Postgre sql9.3新機能紹介

Copyright © 2013 NTT DATA Corporation
2013年6月22日
NTTデータ藤井雅雄、江川大地
PostgreSQL9.3新機能紹介

2Copyright © 2013 NTT DATA Corporation
Who are you?
藤井雅雄（@fujii_masao）
所属：株式会社NTTデータ
PostgreSQLは2008年からやってます。ここ最近
は、PostgreSQL関係のR&D、GresCube開発に関
わっています。
最近、コミッターになりました。6/10にFirst
Commit !!
江川大地（@daiti0804）です。
所属：株式会社NTTデータ
PostgreSQLは2011年からやってます。ここ最近は
もっぱらマイグレーションに従事。
最近、職場にインド人がやってきました。ベジタリア
ン向けのレストランがありましたら教えてください。

INDEX
PostgreSQLのこれまでと現在
 PostgreSQLのこれまでの進化
 PostgreSQL9.2の振り返り
PostgreSQL のこれから…9.3のお話
 開発に役立つ新機能
 運用に役立つ新機能
 ちょっぴり注意！非互換について
付録（時間があったら…）
 続・ちょっぴり注意！非互換について
 9.4でもアツい機能がゾクゾクと！
 紹介しきれなかった9.3新機能

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PostgreSQLのこれまでと現在

PostgreSQLの歩み
PostgreSQL最新版は9.2.4(2013/4/4 リリース)
2005-2009
2010-
8系
9系
Functionality and Performance
…運用性の向上とSQLの進化による性能向上
replication and extensibility
…レプリケーションの導入と更なる拡張
Foundations and Durability
…PostgreSQLの基礎が完成
7系 2000-2005
9.3
開発中

PostgreSQLの歩み～9系を振り返る
2011
2012
2013
9.0
9.1
9.2
同期レプリケーション
UNLOGGED TABLE
SQL/MED
カスケードレプリケーション
IndexOnlyScan
スケーラビリティ向上
2010
非同期レプリケーション
ホットスタンバイ
SQL構文強化
8系
-2009
9.3
Viewの改良
postgresql_fdw
Fast promote ..etc
開発中

PostgreSQL9.2の振り返り
 性能向上
 CPUスケーラビリティの向上
その他の新機能
 インデックスオンリースキャン
 カスケードレプリケーション
 JSON型
 レンジ型
などなど…
PostgreSQL9.2の最大の特徴は、性能向上でした。

CPUスケーラビリティの向上
参照時の軽量ロックが改良され、参照処理性能が大幅にアップ！
メニーコアの環境で更なるパフォーマンスの発揮が期待されます
論理コア64以上では、
9.1の実に3倍以上の
スループットを実現！
どんとこい！
メニーコア
PgCon 2012
Robert Haas 発表資料 (2012/5/18) より

シングルマスタ
マルチスタンバイマルチスタンバイ
複製複製
更新SQL
参照SQL
参照SQL
参照SQL
 シングルマスタ－マルチスタンバイのレプリケーション
同期/非同期やカスケードレプリケーションなどが利用可能
スタンバイで参照SQLを実行して負荷分散
スタンバイからのバックアップを取得可能!
バック
アップ
低負荷なスタンバイ
から取得!

PostgreSQL のこれから…9.3のお話

PostgreSQL9.3のFAQ
Q1. PostgreSQL9.3の特徴を一言でいうと？
A1. “Ease of Use” by Robert Treat
開発者向けの新機能が充実し、よりPostgreSQLを使いやすく
なりました！
Q2. PostgreSQL9.3はいつ出るの？
A2. 9月ごろのリリースが予想されています！
Q3.PostgreSQL9.3の目玉機能は？
A3. Materialized Views, Updatable Views, FDWなどなど
Q4. 他にはどんな機能があるの？
A4. それは次のページから…

開発に役立つ新機能！

VIEWの進化
PostgreSQL9.3ではViewがパワーアップ！！
 Updatable Viewsで、Viewの更新が可能に！
 Materialized Viewsで、よく使う結果を高速に返却！

VIEWの進化

Updatable Views(更新可能ビュー)
 9.2までのViewは参照専用
SELECTのみ受付、更新系のDMLはエラーとなる。
更新系の処理を行うにはトリガやルールを作る必要があり。
Col1 Col2 COl3
1 AA 100
2 BB 200
…
元テーブル
9.2まで
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
更新可能ビュー
View作成 + 複雑なトリガ
(or 複雑なルール)
面倒 !
大変 !

 9.3では通常のView定義だけで、更新可能ビューに！
Viewへの更新系DMLが実行できる！
更新系DMLによって、元テーブルへの更新が行われる！
9.3 !
Col1 Col2 COl3
1 AA 100
2 BB 200
…
元テーブル
9.2まで
9.3から
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
Col1 Col2 COl3
1 AA 100
2 BB 200
…
元テーブル
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
View作成 + 複雑なトリガ
(or 複雑なルール)
View作成だけ！
面倒 !
大変 !
楽チン !

 Updatable Viewsの使い道
 商用DBMSからのマイグレーションでシノニムの代替に。
 複雑な更新は…？？
 Updatable Viewsの注意点
 複雑なView定義では更新できません
FROM句には、１つのテーブル or 更新可能ビューが記述されていること。
Viewの定義の最上位レベルにWITH, DISTINCT, GROUP BY, HAVING, LIMIT,
OFFSET句が使われていないこと。
Viewの定義の最上位レベルにUNION, INTERSECT, EXCEPT句が使われてい
ないこと。
View作成時のSELECT文で、式、リテラル、関数を使用していないこと。
View作成時のSELECT文に同じカラムが二度登場しないこと。
ViewがSECURITY_BARRIER 属性を持っていないこと。
（PostgreSQL9.3 beta1マニュアルより勝手に翻訳）
→単純な１テーブルについてのViewとして使用可能

Viewの進化

Materialized Views
 Materialized Viewsって？(通常のViewとの違い)
クエリの結果がキャッシュされた実体のあるView
通常のViewは出力結果の形(見え方)を定義するのみで、SQL実行時
に逐次、元テーブルへアクセスが必要。
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
Col1 Col2
12 AA
33 BB
…
Col1 Col2
…
View
sum_tbl
通常のViewの場合
CREATE VIEW sum_tbl
AS
SELECT Col1, Col2…;

Materialized Views
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
Col1 Col2
12 AA
33 BB
…
Col1 Col2
12 AA
66 BB
…
View
sum_tbl
通常のViewの場合
SELECT Col1, Col2…;

Materialized Views
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
Col1 Col2
12 AA
33 BB
…
Col1 Col2
12 AA
66 BB
…
Materialized View
sum_tbl
Materialized Views
の場合
CREATE MATERIALIZED
VIEW sum_tbl AS
SELECT …;
View作成時に、結果をあらかじめキャッシュ

Materialized Views
 Materialized Viewsのメリットは？
結果集計、複雑なクエリ、頻発する演算の結果が高速に！
集計結果に頻繁にアクセスするシステムに重宝する
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
Col1 Col2
12 AA
33 BB
…
Col1 Col2
12 AA
66 BB
…
Materialized Views
の場合
早い！
結果だけを検索するので
高速かつシンプルなSQL！
Materialized View
sum_tbl

Materialized Views
 PostgreSQL9.3のMaterialized Viewsの注意点
一般的なDBMSのMVに比べると作りはかなり簡素
自動リフレッシュ機能がない
–変更のたびにリフレッシュ、定期的にリフレッシュする機能がない
–トリガやcronで代替
高速リフレッシュ機能がない
–差分だけをリフレッシュできない
–Exclusive Lockが必要になるので、リフレッシュのタイミングは要注意
→元テーブルが頻繁に変わる場合や常に正確な結果が
求められる場合は採用するか慎重な検討が必要

Materialized Views
 PostgreSQL9.3のMaterialized Viewsの注意点
一般的なDBMSのMVに比べると作りはかなり簡素
自動リフレッシュ機能がない
–変更のたびにリフレッシュ、定期的にリフレッシュする機能がない
–トリガやcronで代替
高速リフレッシュ機能がない
–差分だけをリフレッシュできない
–Exclusive Lockが必要になるので、リフレッシュのタイミングは要注意
→元テーブルが頻繁に変わる場合や常に正確な結果が
求められる場合は採用するか慎重な検討が必要
これらの解決策は、9.4に向けて活発に議論中

PostgreSQL9.2から登場 !
JavaScriptにおけるオブジェクトの表記法をベース
とした人にもマシンにも扱いやすいデータ記述言語。
{"id":1,
"name":"鈴木",
"address":"東京",
"birth_day":"1970-01-01“}
何ができる? 使いどころ
JSON型 JSON型データを格納可。行や配列をJSON
型に変換可。ただし、JSON型に対する演算
は不可。インデックスも無し。
JSON型を扱うミドルの中継。
リレーショナルデータのJSON
変換。
取り扱います !
JSONの正規フォーマットデータ
CREATE TABLE tbl(
json_data json);
JSON型
key value

JSON型がより使いやすく
JSON型用の演算子、関数が充実！
9.2まではJSONの複雑な関数や演算子がなかった
演算子を使用してデータを取得できるようになりました。
演算子何ができる? 例
-> JSON型の配列に入っている値、オブ
ジェクトを返す。
SELECT '[1,2,3]'::json -> 0;
SELECT '{"a": 1, "b": 2, "c": 3}'::json -> 'b';
->> JSON型の配列に入っている値、オブ
ジェクトをTEXT型として返す。
SELECT ‘[1,2,3]'::json ->> 0;
SELECT '{"a": 1, "b": 2, "c": 3}'::json ->> 'b';
#> パスを使用してJSON型のオブジェクト
を返す。
SELECT '{"a": 1, "b": 2, "c": [1,2,3]}'::json #>
'{c, 0}';
#>> パスを使用してJSON型のオブジェクト
をTEXT型として返す。
SELECT '{"a": 1, "b": 2, "c": [1,2,3]}'::json #>
'{c, 0}';

JSON型がより使いやすく
関数何ができる?
to_json 引数の要素をJSON型として返す
json_array_length JSON配列のもっとも外側にある要素が何番目なのか返す
json_each JSON型のデータをkey(TEXT型)とvalue(JSON型)をペアとして返す
json_each_text JSON型のデータをkey(TEXT型)とvalue(TEXT型)をペアとして返す
json_extract_path pathで指定したJSONオブジェクト(keyとvalue)をJSON型として返す。
json_extract_path_text pathで指定したJSONオブジェクト(keyとvalue)をTEXT型として返す。
json_object_keys JSONオブジェクトのkeyを返す。
json_populate_record JSON型のvalueを任意のデータ型として返す。
json_populate_recordset 複数のJSON型のvalueを任意のデータ型として返す。
json_array_elements JSON配列をJSON型のセットとして返す。
JSON型用の演算子、関数が充実！
9.2まではJSONの複雑な関数や演算子がなかった
演算子を使用してデータを取得できるようになりました。
関数の数も２個(9.2)→１２個(9.3)へ増加！

PostgreSQL(ローカル)
contrib/postgres_fdw
リモートのPostgreSQLのテーブルをローカルのテーブルとして扱える!
 従来のdblinkと同様の用途で、かつシンプルに処理を行える
 WHERE句のプッシュダウンが可能
 リモートから必要なデータだけを取得
 IMMUTABLE(常時結果が同じとなる)な組み込みの演算子や関数限定
 Writable-FDWを生かし、リモートテーブルへの更新処理もサポート
 ローカルのトランザクションと連動して、リモートでも自動的に
コミット/アボートを実施！
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
PostgreSQL(リモート)
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
FDWテーブル元テーブル
自動で接続
WHERE句条件をリモート
に渡して参照/更新
トランザクションも可
参照/更新
結果セットの返却
結果返却

PostgreSQL(ローカル)
contrib/postgres_fdw
例えばこんな用途に
 ローカルには頻繁にアクセス(低レイテンシを期待)するデータ、
リモートにはたまにアクセス(高レイテンシも許容)するデータを
それぞれ配置
 使用頻度を加味してノード分散するなどの工夫が可能
 ただし、パーティショニングの子テーブルに外部表を指定できない
Col1 Col2
101 AA
102 BB
…
多用するデータ
Col1 Col2
1 AA
…
たまに使うデータ
Col1 Col2
1 AA
2 BB
…
Col1 Col2
101 AA
102 BB
…
Col1 Col2
1 AA
…
たまに使うデータ
Col1 Col2
…
親テーブル
継承可
継承不可

運用に役立つ新機能！

高速フェイルオーバ
故障
検知
共有ﾃﾞｨｽｸ
切替
リカバリ
チェック
ポイント
共有ﾃﾞｨｽｸ
故障
検知
ﾘｶ
ﾊﾞﾘ
チェック
ポイント
故障
検知
ﾘｶ
ﾊﾞﾘ 9.3
~9.2
フェイルオーバ時間を大幅に短縮！
 実行に長時間かかるチェックポイントをスキップ

故障検知をすぐに
新しいタイムアウトパラメータ wal_receiver_timeout で
スタンバイはすぐにマスタ故障を検知！
(*) replication_timeout は wal_sender_timeout に改名
スタンバイ故障の検知
• tcp_keepalives_idle
• tcp_keepalives_interval
• tcp_keepalives_count
• replication_timeout
マスタ故障の検知
• keepalives_idle
• keepalives_interval
• keepalives_count
マスタ故障
故障スタン
バイ
9.2

故障検知をすぐに
新しいタイムアウトパラメータ wal_receiver_timeout で
スタンバイはすぐにマスタ故障を検知！
(*) replication_timeout は wal_sender_timeout に改名
スタンバイ故障の検知
• tcp_keepalives_idle
• tcp_keepalives_interval
• tcp_keepalives_count
• replication_timeout
• wal_sender_timeout マスタ故障の検知
• keepalives_idle
• keepalives_interval
• keepalives_count
• wal_receiver_timeout
マスタ故障
故障スタン
バイ
9.3

カスケードレプリケーションの運用性向上
マスタスタン
バイ
スタン
バイ
バック
アップ
アーカ
イブ
カスケードレプリケーションのフェイルオーバ時にバックアップや共
有アーカイブが不要に！
停止マスタスタン
バイ
バイ
バイ
通常時
マスタ昇格直後
フェイルオーバ後
再開準備中
マスタ故障により
スタンバイがマスタに昇格
レプリケーション再開9.2
面倒！大変！イケテナイ！

マスタスタン
バイ
スタン
バイ
バイ
バイ
通常時
楽チン！時間もかからない！
レプリケーション再開
9.3

ファイルシステム
DB CLOG WAL
ストレージやファイル
システムで破損検知
レイアウトが壊れて
いないかで破損検知
CRC 特別な機構で破損検知
DB
共有バッファ
~9.2
データページチェックサム
データページにチェックサムを付けて、ページの破損をすぐに検知！
 早急な破損検知が非常に重要
破損がクエリ結果の誤りやクラッシュを招く
破損がバックアップやスタンバイに伝搬して、永遠に復旧できない事態も
 initdb -k (or --data-checksums)
 性能への影響が大きいことに注意

ファイルシステム
DB CLOG WAL
CRC
DB
共有バッファ
チェック
サム
チェック
サム
チェックサムの
付与・更新
ストレージやファイル
システムで破損検知
レイアウトが壊れて
いないかで破損検知
特別な機構で破損検知
9.3
チェックサムの
妥当性確認
データページチェックサム
データページにチェックサムを付けて、ページの破損をすぐに検知！
 早急な破損検知が非常に重要
破損がクエリ結果の誤りやクラッシュを招く
破損がバックアップやスタンバイに伝搬して、永遠に復旧できない事態も
 initdb -k (or --data-checksums)
 性能への影響が大きいことに注意

イベントトリガ
DDLにトリガを仕掛けられる！
 9.2以前では、トリガを仕掛けられるのはINSERT/UPDATE/DELETE/TRUNCATEのみ
 9.3以降では、CREATE/ALTER/DROPのDDLにトリガを定義可能。トリガ発動条件は、
ddl_command_start: DDL開始時
ddl_command_end : DDL終了時
sql_drop : DROPやALTER TABLE実行時。対象オブジェクトを指定可能
クレバーなDBA
空き領域
(小)
DDL開始時に
空き領域を確認する
イベントトリガ
十分な空き領域がないのにDDLを実行して、
ディスクフルになるのは勘弁してほしい・・・
そうだ！！
DDL開始時にイベントトリガを仕掛けよう！オペレータ
ALTER TABLEしよう♪

パラレルpg_dump
テーブル1
テーブル2
テーブル3
ワーカー
バック
アップ
ワーカー1
ワーカー2
テーブル1
テーブル2
テーブル3
pg_dump pg_restore –j 2
~9.2
pg_dumpのパラレル実行で、バックアップ時間を大幅に短縮！
 メニーコアでテーブル数が多いときに力を発揮
 トランザクション的に整合性のあるバックアップを取得できる
 スタンバイでは実行できない
 パラレル数+1の接続を使うことに注意

パラレルpg_dump
テーブル1
テーブル2
テーブル3
ワーカー1
ワーカー2
ワーカー3
マネージャ
バック
アップ
ワーカー1
ワーカー2
テーブル1
テーブル2
テーブル3
pg_dump –j 3 pg_restore –j 2
9.3
pg_dumpのパラレル実行で、バックアップ時間を大幅に短縮！
 メニーコアでテーブル数が多いときに力を発揮
 トランザクション的に整合性のあるバックアップを取得できる
 スタンバイでは実行できない
 パラレル数+1の接続を使うことに注意

pg_isready
DBサーバ
postmasterプロセス
が存在するか？
pg_ctl status
リモート
SQLの実行が
成功するか？
"SELECT 1"
PostgreSQLの稼働状況をお手軽に確認できるクライアントツール
$ pg_isready -h <ホスト名> -p <ポート番号>
$ echo $?
0 : 正常応答 2 : 応答なし
1 : 接続拒否 3 : パラメータ不正
~9.2

pg_isready
DBサーバ
pg_ctl status
リモート
SQLの実行が
成功するか？
"SELECT 1"
pg_isready
PostgreSQLの稼働状況をお手軽に確認できるクライアントツール
$ pg_isready -h <ホスト名> -p <ポート番号>
$ echo $?
PostgreSQLに
接続できるか？
9.3
0 : 正常応答 2 : 応答なし
1 : 接続拒否 3 : パラメータ不正

pg_isready
 確認方法により、稼働状況の見え方が異なるため注意
pg_ctl status SQL実行 pg_isready
稼働状況の確認方
法
SQLの実行が成功す
るか？
PostgreSQLに接続
できるか？
正常稼働中稼働稼働稼働
停止後停止停止停止
起動中(リカバリ中) 稼働停止停止(拒否)
停止中稼働停止停止(拒否)
接続権限なし(*1) 稼働停止稼働
同時接続数フル稼働停止稼働
(*1) pg_hba.confで接続が許可されていない場合など

ちょっぴり注意！非互換について
…………
0000000100000000000000FD
0000000100000000000000FE
000000010000000100000000
000000010000000100000001
…………
…………
0000000100000000000000FD
0000000100000000000000FE
0000000100000000000000FF
000000010000000100000000
000000010000000100000001
…………
WALファイル名/アーカイブファイル名の末尾に注意
 運用スクリプトなどで、WALファイル名やアーカイブファイル名をもとにファイ
ル取得や削除を制御している場合は、影響がないか確認しましょう！
~9.2 9.3

まとめ
Q1. PostgreSQL9.3の特徴は？
A1. “Ease of Use” by Robert Treat
開発者・運用者向けの新機能が充実！
Q2. PostgreSQL9.3はいつ出るの？
A2. 9月ごろのリリースが予想されています！

ご清聴ありがとうございました！！

被参照
ID NAME
1 東京
2 大阪
3 沖縄
参照
ID NAME
1 東京
2 大阪
被参照
ID NAME
1 東京
2 京都
3 沖縄
参照
ID NAME
1 東京
2 (NULL)
~9.2 UPDATE 被参照
SET NAME=‘京都’
WHERE ID=2
被参照で更新した列のみが
SET NULL/DEFAULTの対象
IDとNAME列で
外部キー制約
外部キーのON UPDATE SET NULL/DEFAULTの挙動が変化
 9.2以前では、更新列のみがSET NULL/DEFAULTの対象
 9.3以降では、外部参照している列全体がSET NULL/DEFAULTの対象

外部キーのON UPDATE SET NULL/DEFAULTの挙動が変化
 9.2以前では、更新列のみがSET NULL/DEFAULTの対象
 9.3以降では、外部参照している列全体がSET NULL/DEFAULTの対象
被参照
ID NAME
1 東京
2 大阪
3 沖縄
参照
ID NAME
1 東京
2 大阪
被参照
ID NAME
1 東京
2 京都
3 沖縄
参照
ID NAME
1 東京
(NULL) (NULL)
UPDATE 被参照
SET NAME=‘京都’
WHERE ID=2
IDとNAME列で
外部キー制約
外部参照している列全体が
SET NULL/DEFAULTの対象
9.3

マスタスタン
バイ
スタン
バイ
バック
アップ
アーカ
イブ
バイ
バイ
バイ
通常時
再開準備中
レプリケーション再開9.2
面倒！大変！イケテナイ！
TLI=1 TLI=1 TLI=1
TLI=2 TLI=1
TLI=2 TLI=2

9.4でもアツい機能がゾクゾクと！

パラレルクエリ
 パラレルpg_dumpなど、今パラレル化がアツい！
 現状
1クエリは1プロセス(1コア)でしか処理できないため、CPU数を増やしても
1クエリの性能は上がらない
 目標
パラレルクエリ(1クエリを複数プロセスでパラレルに処理して、性能向上さ
せる機能)のサポート
 開発の方向性
パラレルクエリを実装するのは非常に難しいため、まずはパラレルソートや
インデックス作成のパラレル化から徐々に取り組む

8 16 32 64
スループット
PostgreSQL9.2
PostgreSQL9.1
CPUコア数(論理)
更新性能のスケールアップ
更新時のトランザクションログ生成時のロックが改良され、更新処理
性能が大幅にアップ！
9.3の実に3倍以上
のスループットを実
現！
メニーコア
高速ディスク
任せろ！
6432168
v9.4
v9.3
※イメージ図

レプリケー
ション
レプリケーションの運用性向上
マスタスタン
バイ
停止マスタ
マスタスタン
バイ
レプリケー
ション
停止マスタ
バック
アップ
両系稼働
マスタ単独稼働
両系稼働
バックアップ転送
フェイルバック時にバックアップが不要に！
フェイルオーバ
旧マスタの再組込み
(フェイルバック)9.3
面倒！大変！時間かかりすぎ！

レプリケー
ション
レプリケーションの運用性向上
マスタスタン
バイ
マスタスタン
バイ
レプリケー
ション
両系稼働両系稼働
フェイルバック時にバックアップが不要に！
フェイルオーバ
旧マスタの再組込み
(フェイルバック)
停止マスタ
マスタ単独稼働
9.4
楽チン！時間もかからない！

紹介しきれなかった9.3新機能

64bit API Large-Object
ラージオブジェクトの最大サイズが
2GB -> 4TBへ！
商用DBMSからの移行障壁が少しは下がる・・？
9.3 !
ラージオブジェクト
～ 4TB
9.2 ..
余裕！つらい！

lock_timeout
 ロック待機時間に応じてクエリをキャンセルできるようにな
りました。
従来はstatement_timeoutでカバーしていました
• この方法では、ロック待機時間 + 実際の処理時間を考慮するため、厳
密にはロック待機時間のキャンセルではありませんでした。
指定方法はパラメータ値の設定
SQL個別の指定時は、直前にSET文を指定すること！
SELECT * FROM tbl WHERE c1=xxx FOR
UPDATE WAIT 10;
-- Previously “SET statement_timeout = 10000;”
SET lock_timeout = 10000;
SELECT * FROM tbl WHERE c1=xxx FOR UPDATE ;
Oracle
PostgreSQL

lock_timeout こぼれ話
 実は、PostgreSQLの内部的なtimeout frameworkが大きく改善されており、
ユーザ定義のTimeout処理を設けやすくなっています。コア開発時には要チェッ
クです！
 http://git.postgresql.org/gitweb/?p=postgresql.git;a=commitdiff;h=f34c68f0
9671c4566854c7e20e9253d4f335c0b0
 src/include/utils/timeout.h をよく見ておきましょう!
 イベント(DEADLOCK_TIMEOUT、 STANDBY_TIMEOUTなど)ごとにTimeoutIDが定め
られました。
 ユーザ独自定義用に使えるIDもあります。(USER_TIMEOUT)
 RegisterTimeout(TimeoutId id, timeout_handler handler)で登録
 後は用意されたAPIとアクセサを使って制御します

LATERAL サポート
 副問い合わせやFROM句での関数利用が捗ります
 副問い合わせなどでは、副問い合わせ外の条件やテーブルなどは見
えません
 LATERALにより、そのスコープを外に広げることができます。
=# SELECT * FROM lt,
(SELECT * FROM rt WHERE lt.c1 = rt.c1)s WHERE lt.c1 < 100;
ERROR: subquery in FROM cannot refer to other relations of same query level
=# SELECT * FROM lt,
LATERAL (SELECT * FROM rt WHERE lt.c1 = rt.c1)s WHERE lt.c1 < 100;
c1 | c2 | c1 | c2
----+----+----+----
・・・・・
OK！
9.2まで
9.3から

COPY TO STDOUT/FROM STDIN PROGRAM FILTER
 COPYコマンドの出力元/先にPROGRAMを指定できます！
通常、COPYコマンドはファイルからロード、ファイルへアンロード
今回は標準入出力前にプログラムを指定可能に！
ロードデータの圧縮/解凍やクレンジングに一役買います
COPY tbl TO PROGRAM ‘ gzip > /tmp/dump.gz’;
Tblgzipdump.gz
edit_tblmy_dump my_edit
COPY edit_tbl FROM PROGRAM ‘ my_edit /tmp/my_dump’;
処理前処理後
圧縮前圧縮後

付録の付録

PostgreSQLの歩み～8系から
2011
2012
2013
9.0
9.1
9.2
同期レプリケーション
UNLOGGED TABLE
SQL/MED
IndexOnlyScan
スケーラビリティ向上
2010
非同期レプリケーション
ホットスタンバイ
SQL構文強化
8.0
Windows対応
PITR 機能
テーブルスペース
2005
9.3
Viewの改良
postgresql_fdw
Fast promote ..etc
開発中
8.4
Window関数・再帰クエリ
VACUUM用メモリ自動管理
他DBMS互換性向上
8.3
HOT: 更新性能向上
VACUUM自動化
全文テキスト検索
2008
2009
8.2
pgcrypto
hstore
20078.1
2009
autovacuum
ロール

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