PostgreSQL关系膨胀:原理，监控与处理

Original Vonng 非法加冯 2023-12-22

前言

PostgreSQL使用了MVCC作为主要并发控制技术，它有很多好处，但也会带来一些其他的影响，例如关系膨胀。关系（表与索引）膨胀会对数据库性能产生负面影响，并浪费磁盘空间。为了使PostgreSQL始终保持在最佳性能，有必要及时对膨胀的关系进行垃圾回收，并定期重建过度膨胀的关系。

在实际操作中，垃圾回收并没有那么简单，这里有一系列的问题：

关系膨胀的原因？
关系膨胀的度量？
关系膨胀的监控？
关系膨胀的处理？

本文将详细说明这些问题。

关系膨胀概述

普通的VACUUM不能解决表膨胀的问题，死元组本身能够被并发VACUUM机制回收，但它产生的碎片，留下的空洞却不可以。比如，即使删除了许多死元组，也无法减小表的大小。久而久之，关系文件被大量空洞填满，浪费了大量的磁盘空间。

VACUUM FULL命令可以回收这些空间，它将旧表文件中的活元组复制到新表中，通过重写整张表的方式将表压实。但在实际生产中，因为该操作会持有表上的AccessExclusiveLock，阻塞业务正常访问，因此在不间断服务的情况下并不适用，pg_repack是一个实用的第三方插件，能够在线上业务正常进行的同时进行无锁的VACUUM FULL。

不幸的是，关于什么时候需要进行VACUUM FULL处理膨胀并没有一个最佳实践。DBA需要针对自己的业务场景制定清理策略。但无论采用何种策略，实施这些策略的机制都是类似的：

监控，检测，衡量关系的膨胀程度
依据关系的膨胀程度，时机等因素，处理关系膨胀。

这里有几个关键的问题，首先是，如何定义关系的膨胀率？

关系膨胀的度量

衡量关系膨胀的程度，首先需要定义一个指标：膨胀率（bloat rate）。

膨胀率的计算思想是：通过统计信息估算出目标表如果处于 紧实（Compact） 状态所占用的空间，而实际使用空间超出该紧实空间部分的占比，就是膨胀率。因此膨胀率可以被定义为 1 - (活元组占用字节总数 / 关系占用字节总数)。

例如，某个表实际占用存储100G，但其中有很多空间被死元组，碎片，空闲区域浪费，如果将其压实为一张新表，占用空间变为60G，那么膨胀率就是 1 - 60/100 = 40%。

关系的大小获取较为简单，可以直接从系统目录中获取。所以问题的关键在于，活元组的字节总数这一数据如何获取。

膨胀率的精确计算

PostgreSQL自带了pgstattuple模块，可用于精确计算表的膨胀率。譬如这里的tuple_percent字段就是元组实际字节占关系总大小的百分比，用1减去该值即为膨胀率。

select *, 1.0 - tuple_len::numeric / table_len as bloat
from pgstattuple('pgbench_accounts');

│ table_len │ 136642560 │
│ tuple_count │ 1000000 │
│ tuple_len │ 121000000 │
│ tuple_percent │ 88.55 │
│ dead_tuple_count │ 16418 │
│ dead_tuple_len │ 1986578 │
│ dead_tuple_percent │ 1.45 │
│ free_space │ 1674768 │
│ free_percent │ 1.23 │
│ bloat │ 0.11447794889088729017 │

pgstattuple对于精确地判断表与索引的膨胀情况非常有用，具体细节可以参考官方文档：https://www.postgresql.org/docs/current/static/pgstattuple.html。

此外，PostgreSQL还提供了两个自带的扩展，pg_freespacemap与pageinspect，前者可以用于检视每个页面中的空闲空间大小，后者则可以精确地展示关系中每个数据页内物理存储的内容。如果希望检视关系的内部状态，这两个插件非常实用，详细使用方法可以参考官方文档：

https://www.postgresql.org/docs/current/static/pgfreespacemap.html

https://www.postgresql.org/docs/current/static/pageinspect.html

不过在绝大多数情况下，我们并不会太在意膨胀率的精确度。在实际生产中对膨胀率的要求并不高：第一位有效数字是准确的，就差不多够用了。另一方面，要想精确地知道活元组占用的字节总数，需要对整个关系执行一遍扫描，这会对线上系统的IO产生压力。如果希望对所有表的膨胀率进行监控，也不适合使用这种方式。

例如一个200G的关系，使用pgstattuple插件执行精确的膨胀率估算大致需要5分钟时间。在9.5及后续版本，pgstattuple插件还提供了pgstattuple_approx函数，以精度换速度。但即使使用估算，也需要秒级的时间。

监控膨胀率，最重要的要求是速度快，影响小。因此当我们需要对很多数据库的很多表同时进行监控时，需要对膨胀率进行快速估算，避免对业务产生影响。

膨胀率的估算

PostgreSQL为每个关系都维护了很多的统计信息，利用统计信息，可以快速高效地估算数据库中所有表的膨胀率。估算膨胀率需要使用表与列上的统计信息，直接使用的统计指标有三个：

元组的平均宽度avgwidth：从列级统计数据计算而来，用于估计紧实状态占用的空间。
元组数：pg_class.reltuples：用于估计紧实状态占用的空间
页面数：pg_class.relpages：用于测算实际使用的空间

而计算公式也很简单：

1 - (reltuples * avgwidth) / (block_size - pageheader) / relpages

这里block_size是页面大小，默认为8182，pageheader是首部占用的大小，默认为24字节。页面大小减去首部大小就是可以用于元组存储的实际空间，因此(reltuples * avgwidth)给出了元组的估计总大小，而除以前者后，就可以得到预计需要多少个页面才能紧实地存下所有的元组。最后，期待使用的页面数量，除以实际使用的页面数量，就是利用率，而1减去利用率，就是膨胀率。

难点

这里的关键，在于如何使用统计信息估算元组的平均长度，而为了实现这一点，我们需要克服三个困难：

当元组中存在空值时，首部会带有空值位图。
首部与数据部分存在Padding，需要考虑边界对齐。
一些字段类型也存在对齐要求

但好在，膨胀率本身就是一种估算，只要大致正确即可。

计算元组的平均长度

为了理解估算的过程，首先需要理解PostgreSQL中数据页面与元组的的内部布局。

首先来看元组的平均长度，PG中元组的布局如下图所示。

一条元组占用的空间可以分为三个部分：

定长的行指针（4字节，严格来说这不算元组的一部分，但它与元组一一对应）
变长的首部

固定长度部分23字节
当元组中存在空值时，会出现空值位图，每个字段占一位，故其长度为字段数除以8。
在空值位图后需要填充至MAXALIGN，通常为8。
如果表启用了WITH OIDS选项，元组还会有一个4字节的OID，但这里我们不考虑该情况。

数据部分

因此，一条元组（包括相应的行指针）的平均长度可以这样计算：

avg_size_tuple = 4 + avg_size_hdr + avg_size_data

关键在于求出首部的平均长度与数据部分的平均长度。

计算首部的平均长度

首部平均长度主要的变数在于空值位图与填充对齐。为了估算元组首部的平均长度，我们需要知道几个参数：

不带空值位图的首部平均长度（带有填充）：normhdr
带有空值位图的首部平均长度（带有填充）：nullhdr
带有空值的元组比例：nullfrac

而估算首部平均长度的公式，也非常简单：

avg_size_hdr = nullhdr * nullfrac + normhdr * (1 - nullfrac)

因为不带空值位图的首部，其长度是23字节，对齐至8字节的边界，长度为24字节，上式可以改为：

avg_size_hdr = nullhdr * nullfrac + 24 * (1 - nullfrac)

计算某值被补齐至8字节边界的长度，可以使用以下公式进行高效计算：

padding = lambda x : x + 7 >> 3 << 3

计算数据部分的平均长度

数据部分的平均长度主要取决于每个字段的平均宽度与空值率，加上末尾的对齐。以下SQL可以利用统计信息算出所有表的平均元组数据部分宽度。

SELECT schemaname, tablename, sum((1 - null_frac) * avg_width)
FROM pg_stats GROUP BY (schemaname, tablename);

例如，以下SQL能够从pg_stats系统统计视图中获取app.apple表上一条元组的平均长度。

SELECT
count(*), -- 字段数目
ceil(count(*) / 8.0), -- 空值位图占用的字节数
max(null_frac), -- 最大空值率
sum((1 - null_frac) * avg_width) -- 数据部分的平均宽度
FROM pg_stats
where schemaname = 'app' and tablename = 'apple';

-[ RECORD 1 ]-----------
count | 47
ceil | 6
max | 1
sum | 1733.76873471724

整合

将上面三节的逻辑整合，得到以下的存储过程，给定一个表，返回其膨胀率。

CREATE OR REPLACE FUNCTION public.pg_table_bloat(relation regclass)
RETURNS double precision
LANGUAGE plpgsql
AS $function$
DECLARE
_schemaname text;
tuples BIGINT := 0;
pages INTEGER := 0;
nullheader INTEGER:= 0;
nullfrac FLOAT := 0;
datawidth INTEGER :=0;
avgtuplelen FLOAT :=24;
BEGIN
SELECT
relnamespace :: RegNamespace,
reltuples,
relpages
into _schemaname, tuples, pages
FROM pg_class
Where oid = relation;

SELECT
23 + ceil(count(*) >> 3),
max(null_frac),
ceil(sum((1 - null_frac) * avg_width))
into nullheader, nullfrac, datawidth
FROM pg_stats
where schemaname = _schemaname and tablename = relation :: text;

SELECT (datawidth + 8 - (CASE WHEN datawidth%8=0 THEN 8 ELSE datawidth%8 END)) -- avg data len
+ (1 - nullfrac) * 24 + nullfrac * (nullheader + 8 - (CASE WHEN nullheader%8=0 THEN 8 ELSE nullheader%8 END))
INTO avgtuplelen;

raise notice '% %', nullfrac, datawidth;

RETURN 1 - (ceil(tuples * avgtuplelen / 8168)) / pages;
END;
$function$

批量计算

对于监控而言，我们关注的往往不仅仅是一张表，而是库中所有的表。因此，可以将上面的膨胀率计算逻辑重写为批量计算的查询，并定义为视图便于使用：

DROP VIEW IF EXISTS monitor.pg_bloat_indexes CASCADE;
CREATE OR REPLACE VIEW monitor.pg_bloat_indexes AS
WITH btree_index_atts AS (
SELECT
pg_namespace.nspname,
indexclass.relname AS index_name,
indexclass.reltuples,
indexclass.relpages,
pg_index.indrelid,
pg_index.indexrelid,
indexclass.relam,
tableclass.relname AS tablename,
(regexp_split_to_table((pg_index.indkey) :: TEXT, ' ' :: TEXT)) :: SMALLINT AS attnum,
pg_index.indexrelid AS index_oid
FROM ((((pg_index
JOIN pg_class indexclass ON ((pg_index.indexrelid = indexclass.oid)))
JOIN pg_class tableclass ON ((pg_index.indrelid = tableclass.oid)))
JOIN pg_namespace ON ((pg_namespace.oid = indexclass.relnamespace)))
JOIN pg_am ON ((indexclass.relam = pg_am.oid)))
WHERE ((pg_am.amname = 'btree' :: NAME) AND (indexclass.relpages > 0))
), index_item_sizes AS (
SELECT
ind_atts.nspname,
ind_atts.index_name,
ind_atts.reltuples,
ind_atts.relpages,
ind_atts.relam,
ind_atts.indrelid AS table_oid,
ind_atts.index_oid,
(current_setting('block_size' :: TEXT)) :: NUMERIC AS bs,
8 AS maxalign,
24 AS pagehdr,
CASE
WHEN (max(COALESCE(pg_stats.null_frac, (0) :: REAL)) = (0) :: FLOAT)
THEN 2
ELSE 6
END AS index_tuple_hdr,
sum((((1) :: FLOAT - COALESCE(pg_stats.null_frac, (0) :: REAL)) *
(COALESCE(pg_stats.avg_width, 1024)) :: FLOAT)) AS nulldatawidth
FROM ((pg_attribute
JOIN btree_index_atts ind_atts
ON (((pg_attribute.attrelid = ind_atts.indexrelid) AND (pg_attribute.attnum = ind_atts.attnum))))
JOIN pg_stats ON (((pg_stats.schemaname = ind_atts.nspname) AND (((pg_stats.tablename = ind_atts.tablename) AND
((pg_stats.attname) :: TEXT =
pg_get_indexdef(pg_attribute.attrelid,
(pg_attribute.attnum) :: INTEGER,
TRUE))) OR
((pg_stats.tablename = ind_atts.index_name) AND
(pg_stats.attname = pg_attribute.attname))))))
WHERE (pg_attribute.attnum > 0)
GROUP BY ind_atts.nspname, ind_atts.index_name, ind_atts.reltuples, ind_atts.relpages, ind_atts.relam,
ind_atts.indrelid, ind_atts.index_oid, (current_setting('block_size' :: TEXT)) :: NUMERIC, 8 :: INTEGER
), index_aligned_est AS (
SELECT
index_item_sizes.maxalign,
index_item_sizes.bs,
index_item_sizes.nspname,
index_item_sizes.index_name,
index_item_sizes.reltuples,
index_item_sizes.relpages,
index_item_sizes.relam,
index_item_sizes.table_oid,
index_item_sizes.index_oid,
COALESCE(ceil((((index_item_sizes.reltuples * ((((((((6 + index_item_sizes.maxalign) -
CASE
WHEN ((index_item_sizes.index_tuple_hdr %
index_item_sizes.maxalign) = 0)
THEN index_item_sizes.maxalign
ELSE (index_item_sizes.index_tuple_hdr %
index_item_sizes.maxalign)
END)) :: FLOAT + index_item_sizes.nulldatawidth)
+ (index_item_sizes.maxalign) :: FLOAT) - (
CASE
WHEN (((index_item_sizes.nulldatawidth) :: INTEGER %
index_item_sizes.maxalign) = 0)
THEN index_item_sizes.maxalign
ELSE ((index_item_sizes.nulldatawidth) :: INTEGER %
index_item_sizes.maxalign)
END) :: FLOAT)) :: NUMERIC) :: FLOAT) /
((index_item_sizes.bs - (index_item_sizes.pagehdr) :: NUMERIC)) :: FLOAT) +
(1) :: FLOAT)), (0) :: FLOAT) AS expected
FROM index_item_sizes
), raw_bloat AS (
SELECT
current_database() AS dbname,
index_aligned_est.nspname,
pg_class.relname AS table_name,
index_aligned_est.index_name,
(index_aligned_est.bs * ((index_aligned_est.relpages) :: BIGINT) :: NUMERIC) AS totalbytes,
index_aligned_est.expected,
CASE
WHEN ((index_aligned_est.relpages) :: FLOAT <= index_aligned_est.expected)
THEN (0) :: NUMERIC
ELSE (index_aligned_est.bs *
((((index_aligned_est.relpages) :: FLOAT - index_aligned_est.expected)) :: BIGINT) :: NUMERIC)
END AS wastedbytes,
CASE
WHEN ((index_aligned_est.relpages) :: FLOAT <= index_aligned_est.expected)
THEN (0) :: NUMERIC
ELSE (((index_aligned_est.bs * ((((index_aligned_est.relpages) :: FLOAT -
index_aligned_est.expected)) :: BIGINT) :: NUMERIC) * (100) :: NUMERIC) /
(index_aligned_est.bs * ((index_aligned_est.relpages) :: BIGINT) :: NUMERIC))
END AS realbloat,
pg_relation_size((index_aligned_est.table_oid) :: REGCLASS) AS table_bytes,
stat.idx_scan AS index_scans
FROM ((index_aligned_est
JOIN pg_class ON ((pg_class.oid = index_aligned_est.table_oid)))
JOIN pg_stat_user_indexes stat ON ((index_aligned_est.index_oid = stat.indexrelid)))
), format_bloat AS (
SELECT
raw_bloat.dbname AS database_name,
raw_bloat.nspname AS schema_name,
raw_bloat.table_name,
raw_bloat.index_name,
round(
raw_bloat.realbloat) AS bloat_pct,
round((raw_bloat.wastedbytes / (((1024) :: FLOAT ^
(2) :: FLOAT)) :: NUMERIC)) AS bloat_mb,
round((raw_bloat.totalbytes / (((1024) :: FLOAT ^ (2) :: FLOAT)) :: NUMERIC),
3) AS index_mb,
round(
((raw_bloat.table_bytes) :: NUMERIC / (((1024) :: FLOAT ^ (2) :: FLOAT)) :: NUMERIC),
3) AS table_mb,
raw_bloat.index_scans
FROM raw_bloat
)
SELECT
format_bloat.database_name as datname,
format_bloat.schema_name as nspname,
format_bloat.table_name as relname,
format_bloat.index_name as idxname,
format_bloat.index_scans as idx_scans,
format_bloat.bloat_pct as bloat_pct,
format_bloat.table_mb,
format_bloat.index_mb - format_bloat.bloat_mb as actual_mb,
format_bloat.bloat_mb,
format_bloat.index_mb as total_mb
FROM format_bloat
ORDER BY format_bloat.bloat_mb DESC;

COMMENT ON VIEW monitor.pg_bloat_indexes IS 'index bloat monitor';

虽然看上去很长，但查询该视图获取全库（3TB）所有表的膨胀率，计算只需要50ms。而且只需要访问统计数据，不需要访问关系本体，占用实例的IO。

表膨胀的处理

如果只是玩具数据库，或者业务允许每天有很长的停机维护时间，那么简单地在数据库中执行VACUUM FULL就可以了。但对于需要不间断运行的数据库，我们就需要用到pg_repack来处理表的膨胀。

主页：http://reorg.github.io/pg_repack/

pg_repack已经包含在了PostgreSQL官方的yum源中，因此可以直接通过yum install pg_repack安装。

yum install pg_repack10

pg_repack的使用

与大多数PostgreSQL客户端程序一样，pg_repack也通过类似的参数连接至PostgreSQL服务器。

在使用pg_repack之前，需要在待重整的数据库中创建pg_repack扩展

CREATE EXTENSION pg_repack

然后就可以正常使用了，几种典型的用法：

# 完全清理整个数据库，开5个并发任务，超时等待10秒
pg_repack -d <database> -j 5 -T 10

# 清理mydb中一张特定的表mytable，超时等待10秒
pg_repack mydb -t public.mytable -T 10

# 清理某个特定的索引 myschema.myindex，注意必须使用带模式的全名
pg_repack mydb -i myschema.myindex

详细的用法可以参考官方文档。

pg_repack的策略

通常，如果业务存在峰谷周期，则可以选在业务低谷器进行Repack。

例如，可以利用上面两节提供的膨胀率监控视图，每天挑选膨胀最为严重的若干张表和若干索引进行自动重整。

#--------------------------------------------------------------#
# Name: repack_tables
# Desc: repack table via fullname
# Arg1: database_name
# Argv: list of table full name
# Deps: psql
#--------------------------------------------------------------#
# repack single table
function repack_tables(){
local db=$1
shift

log_info "repack ${db} tables begin"
log_info "repack table list: $@"

for relname in $@
do
old_size=$(psql ${db} -Atqc "SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('${relname}'));")
# kill_queries ${db}
log_info "repack table ${relname} begin, old size: ${old_size}"
pg_repack ${db} -T 10 -t ${relname}
new_size=$(psql ${db} -Atqc "SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('${relname}'));")
log_info "repack table ${relname} done , new size: ${old_size} -> ${new_size}"
done

log_info "repack ${db} tables done"
}

#--------------------------------------------------------------#
# Name: get_bloat_tables
# Desc: find bloat tables in given database match some condition
# Arg1: database_name
# Echo: list of full table name
# Deps: psql, monitor.pg_bloat_tables
#--------------------------------------------------------------#
function get_bloat_tables(){
echo $(psql ${1} -Atq <<-'EOF'
WITH bloat_tables AS (
SELECT
nspname || '.' || relname as relname,
actual_mb,
bloat_pct
FROM monitor.pg_bloat_tables
WHERE nspname NOT IN ('dba', 'monitor', 'trash')
ORDER BY 2 DESC,3 DESC
)
-- 64 small + 16 medium + 4 large
(SELECT relname FROM bloat_tables WHERE actual_mb < 256 AND bloat_pct > 40 ORDER BY bloat_pct DESC LIMIT 64) UNION
(SELECT relname FROM bloat_tables WHERE actual_mb BETWEEN 256 AND 1024 AND bloat_pct > 30 ORDER BY bloat_pct DESC LIMIT 16) UNION
(SELECT relname FROM bloat_tables WHERE actual_mb BETWEEN 1024 AND 4096 AND bloat_pct > 20 ORDER BY bloat_pct DESC LIMIT 4);
EOF
)
}

这里，设置了三条规则：

从小于256MB，且膨胀率超过40%的小表中，选出TOP64
从256MB到1GB之间，且膨胀率超过40%的中表中，选出TOP16
从1GB到4GB之间，且膨胀率超过20%的大表中，选出TOP4

选出这些表，每天凌晨低谷自动进行重整。超过4GB的表手工处理。

但何时进行重整，还是取决于具体的业务模式。

pg_repack的原理

pg_repack的原理相当简单，它会为待重建的表创建一份副本。首先取一份全量快照，将所有活元组写入新表，并通过触发器将所有针对原表的变更同步至新表，最后通过重命名，使用新的紧实副本替换老表。而对于索引，则是通过PostgreSQL的CREATE(DROP) INDEX CONCURRENTLY完成的。

重整表

创建一张原始表的相应日志表。
为原始表添加行触发器，在相应日志表中记录所有INSERT,DELETE,UPDATE操作。
创建一张包含老表所有行的表。
在新表上创建同样的索引
将日志表中的增量变更应用到新表上
使用系统目录切换表，相关索引，相关Toast表。

重整索引

使用CREATE INDEX CONCURRENTLY在原表上创建新索引，保持与旧索引相同的定义。
在数据目录中将新旧索引交换。
删除旧索引。

pg_repack的注意事项

重整开始之前，最好取消掉所有正在进行的Vacuum任务。
对索引做重整之前，最好能手动清理掉可能正在使用该索引的查询

如果出现异常的情况（譬如中途强制退出），有可能会留下未清理的垃圾，需要手工清理。可能包括：

临时表与临时索引建立在与原表/索引同一个schema内
临时表的名称为：${schema_name}.table_${table_oid}
临时索引的名称为：${schema_name}.index_${table_oid}}
原始表上可能会残留相关的触发器，需要手动清理。

重整特别大的表时，需要预留至少与该表及其索引相同大小的磁盘空间，需要特别小心，手动检查。
当完成重整，进行重命名替换时，会产生巨量的WAL，有可能会导致复制延迟，而且无法取消。

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PostgreSQL关系膨胀:原理，监控与处理

前言

关系膨胀概述

关系膨胀的度量

膨胀率的精确计算

膨胀率的估算

难点

计算元组的平均长度

计算首部的平均长度

计算数据部分的平均长度

整合

批量计算

表膨胀的处理

pg_repack的使用

pg_repack的策略

pg_repack的原理

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