PostgreSQL 17 Beta1 发布，酷克数据再次贡献核心力量
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盛夏尉蓝
2024-10-23 16:44:01
PostgreSQL 17在性能优化方面有显著提升，包括引入新的数据结构和内存管理机制，使得垃圾回收过程更高效，大幅减少内存使用和执行时间。同时，优化了I/O接口，提升了顺序扫描和运行ANALYZE的性能。此外，新增配置参数，控制事务、子事务和multixact缓冲区大小，以及利用Planner统计信息和CTE结果中的排序顺序优化查询速度，缩短包含IN子句和B-tree索引查询的执行时间。对于带有NOT NULL约束的列，优化了IS NOT NULL和IS NULL查询，提高了效率。新版本还支持并行构建BRIN索引，并通过改进WAL锁管理，在高并发写入场景下实现性能提升两倍。另外，新版本引入更多显式SIMD指令，如AVX-512，为bit_count等函数提供了硬件加速支持。
在分区和分布式工作负载方面，PostgreSQL 17增强了灵活性，支持分区表使用身份列和排它约束，并允许使用postgres_fdw将EXISTS和IN子查询下推至远端服务器以提升性能。新版本为逻辑复制添加了功能，简化了高可用架构和升级流程，无需删除复制槽，支持Failover控制，提供了更好的高可用性管理。此外，逻辑复制的订阅者现在可以使用hash索引进行查找，pg_createsubscriber命令行工具也用于在使用物理复制的副本从库上创建逻辑复制。
在开发者体验方面，PostgreSQL 17深化了SQL/JSON支持，新增了JSON_TABLE功能，支持将JSON转换为标准表，以及SQL/JSON构造函数和查询函数。新版本提供了更丰富的JSONPath实现功能，包括将JSON值转换为不同数据类型。MERGE命令现在支持RETURNING子句，便于处理修改后的行，新增merge_action函数识别MERGE命令的修改部分，并允许更新视图。COPY命令用于高效批量加载和导出数据，性能最多提升两倍，支持在源与目标编码匹配时的性能提升。COPY命令新增ON_ERROR选项，允许在插入错误时继续执行。新版本还支持使用libpq API使用异步和安全的查询取消方法。内置的排序规则提供程序提供与C排序规则类似的排序语义，但编码为UTF-8，确保了排序结果的跨系统一致性。
在安全方面，PostgreSQL 17引入了新连接参数sslnegotiation，允许在使用ALPN时直接进行TLS握手，减少网络往返。新增用户认证时触发的EventTrigger，以及在libpq中新增PQchangePassword API，实现客户端自动对密码进行哈希，提升安全性。新版本还添加了预定义角色pg_maintain，赋予用户执行多种维护权限，并确保search_path在执行维护操作时的安全性。最后，支持使用ALTER SYSTEM设置系统无法识别的未定义的配置参数。
在备份与导出管理方面，PostgreSQL 17支持增量备份使用pg_basebackup，并引入了pg_combinebackup实用工具用于备份恢复过程中的备份合并。新版本为pg_dump新增了--filter参数，允许指定文件进一步指定dump过程中包含或排除的对象。
在监控方面，EXPLAIN命令增加了SERIALIZE和MEMORY选项，分别展示数据序列化耗时和优化器内存使用情况，同时显示I/O读写耗时。新版本统一了pg_stat_statements中CALL的参数，减少了频繁调用的存储过程记录数。VACUUM进度报告现在显示索引垃圾回收的进度，引入了新视图pg_wait_events提供关于等待事件的描述，与pg_stat_activity共同使用以深入了解活动会话出现等待的原因。pg_stat_bgwriter视图中的信息被拆分到了新的pg_stat_checkpointer视图中。
HashData研发团队在PostgreSQL社区中活跃多年，参与了多个版本的数十项开源贡献，为性能改进和提升提供了关键支持。在最新发布的PostgreSQL 17版本中，HashData研发团队再次贡献了重要代码。例如，团队实现了一个全新的功能，极大地提升了批量导入数据的便捷性。COPY FROM命令允许用户为数据的所有列设置强制为空或不为空，显著提高了数据导入效率。团队还清理了多余的代码，优化了PostgreSQL的解析树，提升了代码简洁性和执行效率。此外，HashData研发团队积极参与代码审查，确保了新版本的稳定性和性能。
展望未来，PostgreSQL 17 Beta1版本的发布标志着这款开源数据库在性能、功能和安全方面取得了显著进展。酷克数据HashData研发团队以其技术创新和社区贡献，为开源世界带来了积极影响。CloudberryDB产品则进一步展示了PostgreSQL的核心优势，以其面向分析和AI场景的特性，满足了现代数据处理的需求。CloudberryDB不仅支持单机部署，还能够通过插件扩展为云原生架构，提供高弹性、高并发、湖仓一体化、扩缩容灵活等优势，支持SQL分析、机器学习、全文检索、HTAP等任务，通过数据存储加密、联合身份验证等技术，为企业构建高效稳定的数据底座提供了有力支持。
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