Documentation PostgreSQL 14.22 » Annexes » Modules supplémentaires fournis » bloom

Précédent | Niveau supérieur | Suivant
F.4. auto_explain | Sommaire | F.6. btree_gin

## F.5. bloom

`bloom` fournit une méthode d'accès aux index basée sur les filtres Bloom.

Un filtre Bloom est une structure de données efficace en termes d'espace disque, utilisée pour tester si un élément fait partie d'un ensemble. Dans le cas d'une méthode d'accès aux index, il permet une exclusion rapide des lignes ne correspondant pas à la recherche via des signatures dont la taille est déterminée lors de la création de l'index.

Une signature est une représentation avec perte des attributs indexés et, de ce fait, est susceptible de renvoyer des faux positifs ; c'est-à-dire qu'il peut indiquer à tort qu'un élément fait partie d'un ensemble. De ce fait, les résultats d'une recherche doivent toujours être vérifiés en utilisant les valeurs réelles des attributs de la ligne dans la table. Des signatures plus larges réduisent les risques de faux positifs et réduisent donc le nombre de visites inutiles à la table. Bien sûr, l'index est plus volumineux et donc plus lent à parcourir.

Ce type d'index est principalement utile quand une table a de nombreux attributs et que les requêtes en testent des combinaisons arbitraires. Un index B-tree traditionnel est plus rapide qu'un index bloom mais il en faut généralement plusieurs pour supporter toutes les requêtes que gèrerait un seul index bloom. Notez que les index bloom ne supportent que les recherches par égalité, là où les index B-tree peuvent aussi réaliser des recherches d'inégalité et d'intervalles.

### F.5.1. Paramètres

Un index `bloom` accepte les paramètres suivants dans sa clause `WITH` :

`length`

  Longueur de chaque signature (enregistrement dans l'index) en bits, arrondi au multiple de `16` le plus proche. La valeur par défaut est de `80` et le maximum est `4096`.

`col1 -- col32`

  Nombre de bits générés pour chaque colonne d'index. Le nom de chaque paramètre fait référence au numéro de la colonne d'index qu'il contrôle. La valeur par défaut est `2` bits et le maximum `4095`. Les paramètres pour les colonnes d'index non utilisées sont ignorés.

### F.5.2. Exemples

Voici un exemple de création d'un index bloom :

    CREATE INDEX bloomidx ON tbloom USING bloom (i1,i2,i3)
           WITH (length=80, col1=2, col2=2, col3=4);

L'index est créé avec une longueur de signature de 80 bits, avec les attributs i1 et i2 correspondant à 2 bits, et l'attribut i3 à 4 bits. Nous pourrions avoir omis les informations `length`, `col1`, et `col2` car elles ont les valeurs par défaut.

Voici un exemple plus complet de définition et d'utilisation d'un index bloom, ainsi qu'une comparaison avec les index B-tree équivalents. L'index bloom est considérablement plus petit que l'index B-tree et offre de meilleures performances.

    =# CREATE TABLE tbloom AS
       SELECT
         (random() * 1000000)::int as i1,
         (random() * 1000000)::int as i2,
         (random() * 1000000)::int as i3,
         (random() * 1000000)::int as i4,
         (random() * 1000000)::int as i5,
         (random() * 1000000)::int as i6
       FROM
      generate_series(1,10000000);
    SELECT 10000000

Un parcours séquentiel sur cette grande table prend beaucoup de temps :

    =# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbloom WHERE i2 = 898732 AND i5 = 123451;
                                                  QUERY PLAN
    ------------------------------------------------------------------------------------------------------
     Seq Scan on tbloom  (cost=0.00..213744.00 rows=250 width=24) (actual time=357.059..357.059 rows=0 loops=1)
       Filter: ((i2 = 898732) AND (i5 = 123451))
       Rows Removed by Filter: 10000000
     Planning Time: 0.346 ms
     Execution Time: 357.076 ms
    (5 rows)

Même avec l'index B-tree défini, le résultat sera toujours un parcours séquentiel :

    =# CREATE INDEX btreeidx ON tbloom (i1, i2, i3, i4, i5, i6);
    CREATE INDEX
    =# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('btreeidx'));
     pg_size_pretty
    ----------------
     386 MB
    (1 row)
    =# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbloom WHERE i2 = 898732 AND i5 = 123451;
                                                  QUERY PLAN
    ------------------------------------------------------------------------------------------------------
     Seq Scan on tbloom  (cost=0.00..213744.00 rows=2 width=24) (actual time=351.016..351.017 rows=0 loops=1)
       Filter: ((i2 = 898732) AND (i5 = 123451))
       Rows Removed by Filter: 10000000
     Planning time: 0.138 ms
     Execution Time: 351.035 ms

Avoir un index bloom défini sur la table est préférable à un B-tree pour gérer ce type de recherche :

    =# CREATE INDEX bloomidx ON tbloom USING bloom (i1, i2, i3, i4, i5, i6);
    CREATE INDEX
    =# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('bloomidx'));
     pg_size_pretty
    ----------------
     153 MB
    (1 row)
    =# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbloom WHERE i2 = 898732 AND i5 = 123451;
                                                         QUERY PLAN
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     Bitmap Heap Scan on tbloom  (cost=1792.00..1799.69 rows=2 width=24) (actual time=22.605..22.606 rows=0 loops=1)
       Recheck Cond: ((i2 = 898732) AND (i5 = 123451))
       Rows Removed by Index Recheck: 2300
       Heap Blocks: exact=2256
       ->  Bitmap Index Scan on bloomidx  (cost=0.00..178436.00 rows=1 width=0) (actual time=20.005..20.005 rows=2300 loops=1)
             Index Cond: ((i2 = 898732) AND (i5 = 123451))
     Planning time: 0.099 ms
     Execution Time: 22.632 ms
    (8 rows)

Le problème principal avec la recherche B-tree est que B-tree est inefficace quand les critères de recherche ne portent pas sur la ou les premières colonne(s) de l'index. Une meilleure stratégie avec les B-tree est de créer un index séparé pour chaque colonne. À ce moment-là, l'optimiseur pourra choisir quelque chose comme :

    =# CREATE INDEX btreeidx1 ON tbloom (i1);
    CREATE INDEX
    =# CREATE INDEX btreeidx2 ON tbloom (i2);
    CREATE INDEX
    =# CREATE INDEX btreeidx3 ON tbloom (i3);
    CREATE INDEX
    =# CREATE INDEX btreeidx4 ON tbloom (i4);
    CREATE INDEX
    =# CREATE INDEX btreeidx5 ON tbloom (i5);
    CREATE INDEX
    =# CREATE INDEX btreeidx6 ON tbloom (i6);
    CREATE INDEX
    =# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbloom WHERE i2 = 898732 AND i5 = 123451;
                                                            QUERY PLAN
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     Bitmap Heap Scan on tbloom  (cost=9.29..13.30 rows=1 width=24) (actual time=0.032..0.033 rows=0 loops=1)
       Recheck Cond: ((i5 = 123451) AND (i2 = 898732))
       ->  BitmapAnd  (cost=9.29..9.29 rows=1 width=0) (actual time=0.047..0.047 rows=0 loops=1)
             ->  Bitmap Index Scan on btreeidx5  (cost=0.00..4.52 rows=11 width=0) (actual time=0.026..0.026 rows=7 loops=1)
                  Index Cond: (i5 = 123451)
             ->  Bitmap Index Scan on btreeidx2  (cost=0.00..4.52 rows=11 width=0) (actual time=0.007..0.007 rows=8 loops=1)
                  Index Cond: (i2 = 898732)
     Planning Time: 0.264 ms
     Execution Time: 0.047 ms
    (9 rows)

Bien que cette requête soit bien plus rapide qu'avec n’importe lequel des index à une colonne, nous payons une pénalité en taille d'index. Chacun des index btree mono-colonne occupe 88,5 Mo, soit un espace total de plus de 531 Mo, autrement dit trois fois la place utilisée par l'index bloom.

### F.5.3. Interface de la classe d'opérateur

Une classe d'opérateur pour les index bloom ne requiert qu'une fonction de hachage pour le type de données indexé et un opérateur d'égalité pour la recherche. Cet exemple définit la classe d'opérateur pour le type de données `text` :

    CREATE OPERATOR CLASS text_ops
    DEFAULT FOR TYPE text USING bloom AS
        OPERATOR    1   =(text, text),
        FUNCTION    1   hashtext(text);

### F.5.4. Limitations

- Seules les classes d'opérateurs pour `int4` et `text` sont incluses avec le module.

- Seul l'opérateur `=` est supporté pour la recherche. Mais il est possible d'ajouter le support des tableaux avec les opérations union et intersection dans le futur.

- La méthode d'accès `bloom` ne permet pas d'avoir des index `UNIQUE`.

- La méthode d'accès `bloom` ne permet pas de rechercher des valeurs `NULL`.

- La méthode d'accès `bloom` n'accepte pas les index `UNIQUE`.

- La méthode d'accès `bloom` ne supporte pas la recherche des valeurs `NULL`.

### F.5.5. Auteurs

Teodor Sigaev `<teodor@postgrespro.ru>`, Postgres Professional, Moscou, Russie

Alexander Korotkov `<a.korotkov@postgrespro.ru>`, Postgres Professional, Moscou, Russie

Oleg Bartunov `<obartunov@postgrespro.ru>`, Postgres Professional, Moscou, Russie