主頁 > 資料庫 > 華山論劍之 PostgreSQL sequence (下篇)

華山論劍之 PostgreSQL sequence (下篇)

2022-03-10 16:49:40 資料庫

rename 對 sequence 的影響

關聯列與 sequence 后,即 sequence 屬于該列后,drop 表或列時會自動 drop 相關 sequence,

但如果對表或列 rename 后,甚至 rename sequence后,會發生什么呢?

我們來做一下實驗,

創建測驗表 tb_test_sequence_rename

alvindb=>
CREATE TABLE tb_test_sequence_rename (
    test_id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    create_time TIMESTAMP DEFAULT clock_timestamp()
);
CREATE TABLE

查看表與 sequence:

alvindb=> \d tb_test_sequence_rename
                                            Table "alvin.tb_test_sequence_rename"
   Column    |            Type             | Collation | Nullable |                         Default                          
-------------+-----------------------------+-----------+----------+----------------------------------------------------------
 test_id     | bigint                      |           | not null | nextval('tb_test_sequence_rename_test_id_seq'::regclass)
 create_time | timestamp without time zone |           |          | clock_timestamp()
Indexes:
    "tb_test_sequence_rename_pkey" PRIMARY KEY, btree (test_id)

alvindb=> \d tb_test_sequence_rename_test_id_seq
             Sequence "alvin.tb_test_sequence_rename_test_id_seq"
  Type  | Start | Minimum |       Maximum       | Increment | Cycles? | Cache 
--------+-------+---------+---------------------+-----------+---------+-------
 bigint |     1 |       1 | 9223372036854775807 |         1 | no      |     1
Owned by: alvin.tb_test_sequence_rename.test_id

alvindb=> 

對表進行 rename :

alvindb=> ALTER TABLE tb_test_sequence_rename RENAME TO tb_test_sequence_rename2;
ALTER TABLE

通過如下結果,我們可以看到, rename 表后 'Owned by' 也會隨之自動變化

alvindb=> \d tb_test_sequence_rename2
                                           Table "alvin.tb_test_sequence_rename2"
   Column    |            Type             | Collation | Nullable |                         Default                          
-------------+-----------------------------+-----------+----------+----------------------------------------------------------
 test_id     | bigint                      |           | not null | nextval('tb_test_sequence_rename_test_id_seq'::regclass)
 create_time | timestamp without time zone |           |          | clock_timestamp()
Indexes:
    "tb_test_sequence_rename_pkey" PRIMARY KEY, btree (test_id)

alvindb=> \d tb_test_sequence_rename_test_id_seq
             Sequence "alvin.tb_test_sequence_rename_test_id_seq"
  Type  | Start | Minimum |       Maximum       | Increment | Cycles? | Cache 
--------+-------+---------+---------------------+-----------+---------+-------
 bigint |     1 |       1 | 9223372036854775807 |         1 | no      |     1
Owned by: alvin.tb_test_sequence_rename2.test_id

alvindb=> 

我們再 rename 列試一下,

alvindb=> ALTER TABLE tb_test_sequence_rename2 RENAME test_id TO test_id2;
ALTER TABLE

通過如下結果,我們可以看到, rename 列后 'Owned by' 也會隨之自動變化

alvindb=> \d tb_test_sequence_rename2
                                           Table "alvin.tb_test_sequence_rename2"
   Column    |            Type             | Collation | Nullable |                         Default                          
-------------+-----------------------------+-----------+----------+----------------------------------------------------------
 test_id2    | bigint                      |           | not null | nextval('tb_test_sequence_rename_test_id_seq'::regclass)
 create_time | timestamp without time zone |           |          | clock_timestamp()
Indexes:
    "tb_test_sequence_rename_pkey" PRIMARY KEY, btree (test_id2)

alvindb=> \d tb_test_sequence_rename_test_id_seq
             Sequence "alvin.tb_test_sequence_rename_test_id_seq"
  Type  | Start | Minimum |       Maximum       | Increment | Cycles? | Cache 
--------+-------+---------+---------------------+-----------+---------+-------
 bigint |     1 |       1 | 9223372036854775807 |         1 | no      |     1
Owned by: alvin.tb_test_sequence_rename2.test_id2

alvindb=> 

我們來 rename 一下 sequence,

alvindb=> ALTER SEQUENCE tb_test_sequence_rename_test_id_seq RENAME TO tb_test_sequence_rename_test_id_seq2;
ALTER SEQUENCE

通過如下結果,我們可以看到, rename sequence 后 'Owned by' 也會隨之自動變化,并且 Default 中的 sequence 也會隨之變化

alvindb=> \d tb_test_sequence_rename2
                                            Table "alvin.tb_test_sequence_rename2"
   Column    |            Type             | Collation | Nullable |                          Default                          
-------------+-----------------------------+-----------+----------+-----------------------------------------------------------
 test_id2    | bigint                      |           | not null | nextval('tb_test_sequence_rename_test_id_seq2'::regclass)
 create_time | timestamp without time zone |           |          | clock_timestamp()
Indexes:
    "tb_test_sequence_rename_pkey" PRIMARY KEY, btree (test_id2)

alvindb=> \d tb_test_sequence_rename_test_id_seq2
            Sequence "alvin.tb_test_sequence_rename_test_id_seq2"
  Type  | Start | Minimum |       Maximum       | Increment | Cycles? | Cache 
--------+-------+---------+---------------------+-----------+---------+-------
 bigint |     1 |       1 | 9223372036854775807 |         1 | no      |     1
Owned by: alvin.tb_test_sequence_rename2.test_id2

alvindb=> 

通過以上三個 rename 實驗,可以發現,正常 rename 不會對 sequence 的使用產生影響

無論是 rename 表名,列名,還是 sequence 的名字,如我們所期望,PostgreSQL 都會智能地作出相應的修改,

復制表或遷移表時 sequence 的相關操作

以下表為例,

alvindb=> \d tb_test_bigserial
                                            Table "alvin.tb_test_bigserial"
   Column    |            Type             | Collation | Nullable |                      Default                       
-------------+-----------------------------+-----------+----------+----------------------------------------------------
 test_id     | bigint                      |           | not null | nextval('tb_test_bigserial_test_id_seq'::regclass)
 create_time | timestamp without time zone |           |          | clock_timestamp()
Indexes:
    "tb_test_bigserial_pkey" PRIMARY KEY, btree (test_id)
alvindb=> \d tb_test_bigserial_test_id_seq
                Sequence "alvin.tb_test_bigserial_test_id_seq"
  Type  | Start | Minimum |       Maximum       | Increment | Cycles? | Cache 
--------+-------+---------+---------------------+-----------+---------+-------
 bigint |     1 |       1 | 9223372036854775807 |         1 | no      |     1
Owned by: alvin.tb_test_bigserial.test_id

在一些情況下,為避免 DDL 或大量 DML 對表 tb_test_bigserial 的影響,我們可以通過 RENAME 表的方式實作:

  1. 根據表 tb_test_bigserial 復制出相同表結構的表 tb_test_bigserial_new
  2. tb_test_bigserial_new 進行 DDL 或 大量 DML
  3. tb_test_bigserial_new RENAME 回 tb_test_bigserial

根據表 tb_test_bigserial 復制出相同表結構的表 tb_test_bigserial_new

alvindb=> CREATE TABLE tb_test_bigserial_new (LIKE tb_test_bigserial INCLUDING ALL);
CREATE TABLE
alvindb=> \d tb_test_bigserial_new
                                          Table "alvin.tb_test_bigserial_new"
   Column    |            Type             | Collation | Nullable |                      Default                       
-------------+-----------------------------+-----------+----------+----------------------------------------------------
 test_id     | bigint                      |           | not null | nextval('tb_test_bigserial_test_id_seq'::regclass)
 create_time | timestamp without time zone |           |          | clock_timestamp()
Indexes:
    "tb_test_bigserial_new_pkey" PRIMARY KEY, btree (test_id)

tb_test_bigserial_new 進行 DDL 或 大量 DML 后,將 tb_test_bigserial_new RENAME 回 tb_test_bigserial

alvindb=> BEGIN;
BEGIN
alvindb=> ALTER TABLE tb_test_bigserial RENAME TO tb_test_bigserial_old;
ALTER TABLE
alvindb=> ALTER TABLE tb_test_bigserial_new RENAME TO tb_test_bigserial;
ALTER TABLE
alvindb=> END;
COMMIT

這時,查看新表結構:

alvindb=> \d tb_test_bigserial
                                            Table "alvin.tb_test_bigserial"
   Column    |            Type             | Collation | Nullable |                      Default                       
-------------+-----------------------------+-----------+----------+----------------------------------------------------
 test_id     | bigint                      |           | not null | nextval('tb_test_bigserial_test_id_seq'::regclass)
 create_time | timestamp without time zone |           |          | clock_timestamp()
Indexes:
    "tb_test_bigserial_new_pkey" PRIMARY KEY, btree (test_id)

此處,我們只關注 sequence,上述的索引的名字可以根據需要決定是否需要 RENAME 回原來的名字,

查看 sequence,

alvindb=> \d tb_test_bigserial_test_id_seq
                Sequence "alvin.tb_test_bigserial_test_id_seq"
  Type  | Start | Minimum |       Maximum       | Increment | Cycles? | Cache 
--------+-------+---------+---------------------+-----------+---------+-------
 bigint |     1 |       1 | 9223372036854775807 |         1 | no      |     1
Owned by: alvin.tb_test_bigserial_old.test_id

從以上 'Owned by' 可以看出,sequence tb_test_bigserial_test_id_seq 還是歸舊表 tb_test_bigserial_old 的列所有,

從上文“rename 對 sequence 的影響”我們知道,這是正常的,

此時 DROP 舊表,會提示新表 tb_test_bigserial 還在依賴 sequence tb_test_bigserial_test_id_seq

alvindb=> DROP TABLE tb_test_bigserial_old;
ERROR:  cannot drop table tb_test_bigserial_old because other objects depend on it
DETAIL:  default value for column test_id of table tb_test_bigserial depends on sequence tb_test_bigserial_test_id_seq
HINT:  Use DROP ... CASCADE to drop the dependent objects too.
alvindb=> 

以下 RENAME 表時關鍵的一步:

alvindb=> ALTER SEQUENCE tb_test_bigserial_test_id_seq OWNED BY tb_test_bigserial.test_id;
ALTER SEQUENCE

通過上述 SQL,sequence tb_test_bigserial_test_id_seq 就歸新表的列所有了,

在日常操作中,我們有可能忘記修改 sequence 的所屬關系,以致后來 DROP 老表時加了 CASCADE,將 sequence 也一起 DROP 掉了,從而引發問題,

此時 DROP 表就不報錯了:

alvindb=> DROP TABLE tb_test_bigserial_old;
DROP TABLE

以下是 RENAME 后所期望的結果(注意 sequence 的 'Owned by'):


alvindb=> \d tb_test_bigserial
                                            Table "alvin.tb_test_bigserial"
   Column    |            Type             | Collation | Nullable |                      Default                       
-------------+-----------------------------+-----------+----------+----------------------------------------------------
 test_id     | bigint                      |           | not null | nextval('tb_test_bigserial_test_id_seq'::regclass)
 create_time | timestamp without time zone |           |          | clock_timestamp()
Indexes:
    "tb_test_bigserial_new_pkey" PRIMARY KEY, btree (test_id)

alvindb=> \d tb_test_bigserial_test_id_seq
                Sequence "alvin.tb_test_bigserial_test_id_seq"
  Type  | Start | Minimum |       Maximum       | Increment | Cycles? | Cache 
--------+-------+---------+---------------------+-----------+---------+-------
 bigint |     1 |       1 | 9223372036854775807 |         1 | no      |     1
Owned by: alvin.tb_test_bigserial.test_id

sequence cache

從上面可以看到,sequence 默認的 cache 是1,

在高并發的系統中,為了提高性能,可以增大 cache,如 10,即一次將 sequence 的10個數值 load 到記憶體中,這樣,只需要訪問 sequence 1 次,而不是10次,

下面,將 sequence tb_test_bigserial_test_id_seq 的 cache 改成 10:

alvindb=> SELECT pg_backend_pid();
 pg_backend_pid 
----------------
          16649
(1 row)
alvindb=> ALTER SEQUENCE tb_test_bigserial_test_id_seq CACHE 10;
ALTER SEQUENCE
alvindb=> \d tb_test_bigserial_test_id_seq
                Sequence "alvin.tb_test_bigserial_test_id_seq"
  Type  | Start | Minimum |       Maximum       | Increment | Cycles? | Cache 
--------+-------+---------+---------------------+-----------+---------+-------
 bigint |     1 |       1 | 9223372036854775807 |         1 | no      |    10
Owned by: alvin.tb_test_bigserial.test_id

在 session 1(pid 16649)中插入資料

alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial ORDER BY 2 DESC;
 test_id |        create_time         
---------+----------------------------
       2 | 2021-05-01 15:21:00.116979
       1 | 2021-05-01 15:20:56.405149
(2 rows)

alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial_test_id_seq;
 last_value | log_cnt | is_called 
------------+---------+-----------
         10 |      32 | t
(1 row)
alvindb=> SELECT lastval();
 lastval 
---------
       2
(1 row)

從以上結果可以看到,此 session 中一次取了10個資料,last_value 是10,is_called 是 true,即新的 session 中從11開始,

lastval() 是2,即當前 session 中,上一次 nextval 回傳的是2,需要注意,lastval() 并沒有引數,即它回傳最近任意 sequence 的 nextval 值,

如下,

alvindb=> SELECT nextval('tb_test_sequence_rename_test_id_seq2');
 nextval 
---------
       1
(1 row)

alvindb=> SELECT lastval();
 lastval 
---------
       1
(1 row)

在 session 2(pid 14287)中插入資料:

alvindb=> SELECT pg_backend_pid();
 pg_backend_pid 
----------------
          14287
(1 row)
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial ORDER BY 2 DESC;
 test_id |        create_time         
---------+----------------------------
      12 | 2021-05-01 15:22:02.582036
      11 | 2021-05-01 15:22:01.313919
       2 | 2021-05-01 15:21:00.116979
       1 | 2021-05-01 15:20:56.405149
(4 rows)
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial_test_id_seq;
 last_value | log_cnt | is_called 
------------+---------+-----------
         20 |      32 | t
(1 row)
alvindb=> SELECT lastval();
 lastval 
---------
      12
(1 row)

從以上結果可以看到,雖然在 session 1中,sequence tb_test_bigserial_test_id_seq 只取了兩次值,但 session 2中是從11開始取值的,

因為 cache 是10,所以1-10是預留給了 session 1,11-20是預留給了 session 2,

在 session 2中,last_value 是20,lastval()是12,

如果現在再看 session 1呢?

alvindb=> SELECT pg_backend_pid();
 pg_backend_pid 
----------------
          16649
(1 row)

alvindb=> SELECT now();
              now              
-------------------------------
 2021-05-01 15:23:54.674943+08
(1 row)

alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial_test_id_seq;
 last_value | log_cnt | is_called 
------------+---------+-----------
         20 |      32 | t
(1 row)

alvindb=> SELECT lastval();
 lastval 
---------
       2
(1 row)

現在看到 session 1中的 last_value 變成了 20,而 lastval() 還是2,

對比 session 1 和 session 2,可以看出,last_value 是與 session 無關的,而 lastval() 是與 session 有關,但與是哪個 sequence 無關,

現在,在 session 3 中驗證一下,

alvindb=> SELECT pg_backend_pid();
 pg_backend_pid 
----------------
          15809
(1 row)

alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial ORDER BY 2 DESC;
 test_id |        create_time         
---------+----------------------------
      22 | 2021-05-01 15:25:08.643196
      21 | 2021-05-01 15:25:04.005421
      12 | 2021-05-01 15:22:02.582036
      11 | 2021-05-01 15:22:01.313919
       2 | 2021-05-01 15:21:00.116979
       1 | 2021-05-01 15:20:56.405149
(6 rows)
alvindb=> SELECT now();
              now              
-------------------------------
 2021-05-01 15:25:24.499995+08
(1 row)

alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial_test_id_seq;
 last_value | log_cnt | is_called 
------------+---------+-----------
         30 |      32 | t
(1 row)

alvindb=> SELECT lastval();
 lastval 
---------
      22
(1 row)

可以看出,以上推論是正確的,session 3 中 sequence 是從21開始的,插入兩行資料后,last_value 變成 30,lastval() 在當前 session 中是22,

現在有一個問題,后插入的資料的 test_id 一定比先插入的大嗎?能否根據 test_id 排序來確定是哪一行資料先插入的呢?

下面,我們回到 session 2 繼續插入資料,

alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial ORDER BY 2 DESC;
 test_id |        create_time         
---------+----------------------------
      14 | 2021-05-01 15:28:16.500833
      13 | 2021-05-01 15:28:04.276826
      22 | 2021-05-01 15:25:08.643196
      21 | 2021-05-01 15:25:04.005421
      12 | 2021-05-01 15:22:02.582036
      11 | 2021-05-01 15:22:01.313919
       2 | 2021-05-01 15:21:00.116979
       1 | 2021-05-01 15:20:56.405149
(8 rows)

可以看出,在 session 2中,sequence 繼續從 13 開始,這是因為 session 2中一次性 cache 的 10 個數值(11-20)還沒有用完,

所以,如果 cache 設定大于1,就不能以 sequence 的大小判斷其插入的順序,

可以用 create_time 來排序,但需要注意,在事務中,now() 回傳的時間是一樣的,而 clock_timestamp() 回傳的則是實際的時間,

這也是在創建表 tb_test_bigserial 時采用 clock_timestamp() 而不是 now() 的原因,

現在如果呼叫 setval 會發生什么呢?

我們在 session 1中呼叫 setval,

alvindb=> SELECT pg_backend_pid();
 pg_backend_pid 
----------------
          16649
(1 row)
alvindb=> SELECT setval('tb_test_bigserial_test_id_seq', 51);
 setval 
--------
     51
(1 row)
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial_test_id_seq;
 last_value | log_cnt | is_called 
------------+---------+-----------
         51 |       0 | t
(1 row)
alvindb=> SELECT lastval();
 lastval 
---------
      51
(1 row)

上述 SQL 已將 last_value 設為 51,即下一個回傳 52,

現在我們在 session 2中繼續插入,

alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial ORDER BY 2 DESC;
 test_id |        create_time         
---------+----------------------------
      18 | 2021-05-01 15:28:22.692747
      17 | 2021-05-01 15:28:22.371691
      16 | 2021-05-01 15:28:22.021806
      15 | 2021-05-01 15:28:20.917822
      14 | 2021-05-01 15:28:16.500833
      13 | 2021-05-01 15:28:04.276826
      22 | 2021-05-01 15:25:08.643196
      21 | 2021-05-01 15:25:04.005421
      12 | 2021-05-01 15:22:02.582036
      11 | 2021-05-01 15:22:01.313919
       2 | 2021-05-01 15:21:00.116979
       1 | 2021-05-01 15:20:56.405149
(12 rows)
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial ORDER BY 2 DESC;
 test_id |        create_time         
---------+----------------------------
      19 | 2021-05-01 15:28:26.485763
      18 | 2021-05-01 15:28:22.692747
      17 | 2021-05-01 15:28:22.371691
      16 | 2021-05-01 15:28:22.021806
      15 | 2021-05-01 15:28:20.917822
      14 | 2021-05-01 15:28:16.500833
      13 | 2021-05-01 15:28:04.276826
      22 | 2021-05-01 15:25:08.643196
      21 | 2021-05-01 15:25:04.005421
      12 | 2021-05-01 15:22:02.582036
      11 | 2021-05-01 15:22:01.313919
       2 | 2021-05-01 15:21:00.116979
       1 | 2021-05-01 15:20:56.405149
(13 rows)

alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial ORDER BY 2 DESC;
 test_id |        create_time         
---------+----------------------------
      20 | 2021-05-01 15:28:29.747721
      19 | 2021-05-01 15:28:26.485763
      18 | 2021-05-01 15:28:22.692747
      17 | 2021-05-01 15:28:22.371691
      16 | 2021-05-01 15:28:22.021806
      15 | 2021-05-01 15:28:20.917822
      14 | 2021-05-01 15:28:16.500833
      13 | 2021-05-01 15:28:04.276826
      22 | 2021-05-01 15:25:08.643196
      21 | 2021-05-01 15:25:04.005421
      12 | 2021-05-01 15:22:02.582036
      11 | 2021-05-01 15:22:01.313919
       2 | 2021-05-01 15:21:00.116979
       1 | 2021-05-01 15:20:56.405149
(14 rows)

alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial ORDER BY 2 DESC;
 test_id |        create_time         
---------+----------------------------
      52 | 2021-05-01 15:28:32.084771
      20 | 2021-05-01 15:28:29.747721
      19 | 2021-05-01 15:28:26.485763
      18 | 2021-05-01 15:28:22.692747
      17 | 2021-05-01 15:28:22.371691
      16 | 2021-05-01 15:28:22.021806
      15 | 2021-05-01 15:28:20.917822
      14 | 2021-05-01 15:28:16.500833
      13 | 2021-05-01 15:28:04.276826
      22 | 2021-05-01 15:25:08.643196
      21 | 2021-05-01 15:25:04.005421
      12 | 2021-05-01 15:22:02.582036
      11 | 2021-05-01 15:22:01.313919
       2 | 2021-05-01 15:21:00.116979
       1 | 2021-05-01 15:20:56.405149
(15 rows)

alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1
alvindb=> SELECT * FROM tb_test_bigserial ORDER BY 2 DESC;
 test_id |        create_time         
---------+----------------------------
      53 | 2021-05-01 15:28:45.026188
      52 | 2021-05-01 15:28:32.084771
      20 | 2021-05-01 15:28:29.747721
      19 | 2021-05-01 15:28:26.485763
      18 | 2021-05-01 15:28:22.692747
      17 | 2021-05-01 15:28:22.371691
      16 | 2021-05-01 15:28:22.021806
      15 | 2021-05-01 15:28:20.917822
      14 | 2021-05-01 15:28:16.500833
      13 | 2021-05-01 15:28:04.276826
      22 | 2021-05-01 15:25:08.643196
      21 | 2021-05-01 15:25:04.005421
      12 | 2021-05-01 15:22:02.582036
      11 | 2021-05-01 15:22:01.313919
       2 | 2021-05-01 15:21:00.116979
       1 | 2021-05-01 15:20:56.405149
(16 rows)

可以看出,setval 后,session 2中并沒有立即生效,而是等 session 2中預分配的10個數值消耗完,才繼續從 sequence 又 cache 了10個數值,

另外,可以看出,上述資料中 test_id 列的資料并不是連續的,這也是使用 cache 的原因,

所以,在高并發的系統中,為了提高 sequence 的性能,不僅僅是增大 cache,以上提到的問題都需要注意,

sequence 權限

創建用戶 simon,

postgres=# CREATE USER simon WITH PASSWORD 'simon';
CREATE ROLE

現在將表 tb_test_bigserial 的讀寫權限授予 simon

alvindb=# \c alvindb alvin;
You are now connected to database "alvindb" as user "alvin".
alvindb=> \dp+ tb_test_bigserial
                                   Access privileges
 Schema |       Name        | Type  | Access privileges | Column privileges | Policies 
--------+-------------------+-------+-------------------+-------------------+----------
 alvin  | tb_test_bigserial | table |                   |                   | 
(1 row)

alvindb=> GRANT USAGE ON SCHEMA alvin TO "simon";
GRANT
alvindb=> GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE ON alvin.tb_test_bigserial TO "simon";
GRANT
alvindb=> \dp+ tb_test_bigserial
                                    Access privileges
 Schema |       Name        | Type  |  Access privileges  | Column privileges | Policies 
--------+-------------------+-------+---------------------+-------------------+----------
 alvin  | tb_test_bigserial | table | alvin=arwdDxt/alvin+|                   | 
        |                   |       | simon=arwdD/alvin   |                   | 
(1 row)

通過用戶 simon 插入資料

alvindb=> \c alvindb simon 
You are now connected to database "alvindb" as user "simon".
alvindb=> SET search_path TO alvin;
SET
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
ERROR:  permission denied for sequence tb_test_bigserial_test_id_seq

此時插入資料提示沒有 sequence tb_test_bigserial_test_id_seq 的權限,

現在將 sequence tb_test_bigserial_test_id_seq 也授權一下:

alvindb=> \c alvindb alvin
You are now connected to database "alvindb" as user "alvin".
alvindb=> GRANT ALL ON SEQUENCE tb_test_bigserial_test_id_seq TO "simon";
GRANT
alvindb=> \dp+ tb_test_bigserial
                                    Access privileges
 Schema |       Name        | Type  |  Access privileges  | Column privileges | Policies 
--------+-------------------+-------+---------------------+-------------------+----------
 alvin  | tb_test_bigserial | table | alvin=arwdDxt/alvin+|                   | 
        |                   |       | simon=arwdD/alvin   |                   | 
(1 row)

alvindb=> \dp+ tb_test_bigserial_test_id_seq
                                          Access privileges
 Schema |             Name              |   Type   | Access privileges | Column privileges | Policies 
--------+-------------------------------+----------+-------------------+-------------------+----------
 alvin  | tb_test_bigserial_test_id_seq | sequence | alvin=rwU/alvin  +|                   | 
        |                               |          | simon=rwU/alvin   |                   | 
(1 row)
alvindb=> INSERT INTO tb_test_bigserial(create_time) VALUES (DEFAULT);
INSERT 0 1

將 sequence 的讀寫權限授予 simon 后,simon 就可以成功向表 tb_test_bigserial 插入資料了,

可以看出,要對其他用戶授予讀寫權限,不僅要授予表的權限,還需要授予對應 sequence 的權限,

總結

sequence 看起來很簡單,但如果使用姿勢不對,很可能造成 MI (Major Incident),

對于以下常見的有關 sequence 的問題,需要多留意,

  1. integer vs bigint

    對于交易型的表,log 表,history 表等較大的表,主鍵 sequence 需要用 bigint,否則可能遇到如下錯誤:

    ERROR:  nextval: reached maximum value of sequence "tb_test_sequence_test_id_seq" (2147483647)
    

    其實,不止資料庫需要考慮這個問題,應用程式中也需要考慮,

    存盤主鍵值的變數等需要用相應的型別,如 Java 中對應的需要使用 long 型別而不是 int 型別,

    開發和測驗同學可能都需要排查這個問題,以防止將來生產出現不必要的 MI,

    開發可以直接看代碼或查看表的DDL,測驗的話,可以通過 setval 來修改當前 sequence 的值進行測驗,

    甚至有強制主鍵 id 必須用 bigint 的資料庫規范來避免這個問題,

  2. sequence 'Owned by'

    通過 rename 方式復制表時,需要注意同時修改 sequence 的 'Owned by',

    否則,新表主鍵 default 中的 sequence 在 drop 老表時有可能被級聯 drop 掉,

  3. sequence nextval

    當涉及到表或 sequence 的遷移,或需要重新創建 sequence,需要注意重新設定 sequence 值,

  4. sequence cache

    當 sequence cache 大于1時,需要注意排序時不要用 sequence 的列,可以考慮根據時間的列排序,

  5. sequence 權限

    在一些情況下,不但要授予相關用戶表的權限,也需要注意 sequence 的權限,

公眾號

關注 DBA Daily 公眾號,第一時間收到文章的更新,
通過一線 DBA 的日常作業,學習實用資料庫技術干貨!

公眾號優質文章推薦

PostgreSQL VACUUM 之深入淺出

華山論劍之 PostgreSQL sequence

[PG Upgrade Series] Extract Epoch Trap

[PG Upgrade Series] Toast Dump Error

GitLab supports only PostgreSQL now

MySQL or PostgreSQL?

PostgreSQL hstore Insight

ReIndex 失敗原因調查

PG 資料匯入 Hive 亂碼問題調查

PostGIS 擴展創建失敗原因調查

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/440466.html

標籤:其他

上一篇:MySQL存盤引擎

下一篇:redis主從復制

標籤雲
其他(157675) Python(38076) JavaScript(25376) Java(17977) C(15215) 區塊鏈(8255) C#(7972) AI(7469) 爪哇(7425) MySQL(7132) html(6777) 基礎類(6313) sql(6102) 熊猫(6058) PHP(5869) 数组(5741) R(5409) Linux(5327) 反应(5209) 腳本語言(PerlPython)(5129) 非技術區(4971) Android(4554) 数据框(4311) css(4259) 节点.js(4032) C語言(3288) json(3245) 列表(3129) 扑(3119) C++語言(3117) 安卓(2998) 打字稿(2995) VBA(2789) Java相關(2746) 疑難問題(2699) 细绳(2522) 單片機工控(2479) iOS(2429) ASP.NET(2402) MongoDB(2323) 麻木的(2285) 正则表达式(2254) 字典(2211) 循环(2198) 迅速(2185) 擅长(2169) 镖(2155) 功能(1967) .NET技术(1958) Web開發(1951) python-3.x(1918) HtmlCss(1915) 弹簧靴(1913) C++(1909) xml(1889) PostgreSQL(1872) .NETCore(1853) 谷歌表格(1846) Unity3D(1843) for循环(1842)

熱門瀏覽
  • GPU虛擬機創建時間深度優化

    **?桔妹導讀:**GPU虛擬機實體創建速度慢是公有云面臨的普遍問題,由于通常情況下創建虛擬機屬于低頻操作而未引起業界的重視,實際生產中還是存在對GPU實體創建時間有苛刻要求的業務場景。本文將介紹滴滴云在解決該問題時的思路、方法、并展示最終的優化成果。 從公有云服務商那里購買過虛擬主機的資深用戶,一 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:09:13 more
  • 可編程網卡芯片在滴滴云網路的應用實踐

    **?桔妹導讀:**隨著云規模不斷擴大以及業務層面對延遲、帶寬的要求越來越高,采用DPDK 加速網路報文處理的方式在橫向縱向擴展都出現了局限性。可編程芯片成為業界熱點。本文主要講述了可編程網卡芯片在滴滴云網路中的應用實踐,遇到的問題、帶來的收益以及開源社區貢獻。 #1. 資料中心面臨的問題 隨著滴滴 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:10:21 more
  • 滴滴資料通道服務演進之路

    **?桔妹導讀:**滴滴資料通道引擎承載著全公司的資料同步,為下游實時和離線場景提供了必不可少的源資料。隨著任務量的不斷增加,資料通道的整體架構也隨之發生改變。本文介紹了滴滴資料通道的發展歷程,遇到的問題以及今后的規劃。 #1. 背景 資料,對于任何一家互聯網公司來說都是非常重要的資產,公司的大資料 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:05 more
  • 滴滴AI Labs斬獲國際機器翻譯大賽中譯英方向世界第三

    **桔妹導讀:**深耕人工智能領域,致力于探索AI讓出行更美好的滴滴AI Labs再次斬獲國際大獎,這次獲獎的專案是什么呢?一起來看看詳細報道吧! 近日,由國際計算語言學協會ACL(The Association for Computational Linguistics)舉辦的世界最具影響力的機器 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:29 more
  • MPP (Massively Parallel Processing)大規模并行處理

    1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
  • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

    **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
  • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

    我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
  • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

    **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
  • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
最新发布
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
  • MySQL中binlog備份腳本分享

    關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
  • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

    本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
  • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:03 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:23:11 more