【PGCCC】Postgresql Toast 原理
前言
上篇博客讲述了 postgresql 如何存储变长数据，它的应用主要是在 toast 。Toast 在存储大型数据时，会将它存储在单独的表中（称为 toast 表）。因为 postgresql 的 tuple（行数据）是存在在 Page 中的，Page 的大小默认为 8KB。postgresql 不允许 tuple 跨页存储，所以当一行数据的某个列数据过大时，比如 text 类型的数据，超过了单页的大小，那么 postgresql 会将它压缩，切分，并且存储在另外的位置。这种技术就是称为 Toast。
Toast 表
如果我们创建了一张表，有了变长数据的列，那么就会有一个对应的 toast 表，专门存储过大的数据。下面展示了一个例子
test=# \d mytableTable "public.mytable"Column | Type | Collation | Nullable | Default
--------+---------+-----------+----------+---------id | integer | | not null | name | text | | |
Indexes:"mytable_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
可以看见 mytable 有个变长数据类型的列 name。然后我们来看看表对应的 oid。
test=# select oid from pg_class where relname = 'mytable';oid
--------127295
(1 row)
可以看到 mytable 表的 oid 为 127295，那么可以推断出它的 toast 表名称为 pg_toast_127295，其对应的 oid 仍然可以通过上述语句查出来（在此省略了），或者
test=# select reltoastrelid from pg_class where relname = 'mytable';reltoastrelid
---------------127298
(1 row)
我们继续来看看 pg_toast_127295 表有哪些列
test=# select attname, typname from pg_attribute inner join pg_type ON pg_type.oid = pg_attribute.atttypid where pg_attribute.attrelid = 127298;attname | typname
------------+---------chunk_data | byteachunk_seq | int4chunk_id | oidtableoid | oidctid | tidxmin | xidxmax | xidcmin | cidcmax | cid
(9 rows)
除去下面的通用属性，它只定义了三列
切分数据
假设现在向 mytable 表插入一条大型数据，长度为3MB，里面存储了一张图片，采用了base64格式。
INSERT INTO mytable (name) values ('j7161gnb1u23 ...... 972bh6==');
postgresql 在处理这条请求时，发现 name 是 text 类型，并且这次插入的数据过大。那么首先它会被压缩，假设被压缩成 1MB，压缩后仍然不满足大小，然后按照指定的大小（默认为 2048 byte）切分成 512 份。每一份切片对应 toast 表的一行数据，它们的 chunk_id 都是相同的，因为属于同一个数据，只是 chunk_seq 不同，对应着切片位置。chunk_data 列就是存储着切片的数据。
数据结构
下面的图展示了普通表的 heap 数据和 toast 表的数据联系。
toast 表的数据格式在上面已经讲解过了，这里详细介绍了普通表的数据格式，它存储了 toast 表的对应数据位置。首先它是 varattrib_1b_e 数据类型，
typedef struct
{uint8 va_header; uint8 va_tag; /* 类型 */char va_data[FLEXIBLE_ARRAY_MEMBER];
} varattrib_1b_e;
它的 va_tag 类型为 VARTAG_ONDISK ，后面的 va_data数据格式如下：
typedef struct varatt_external
{int32 va_rawsize; /* Original data size (includes header) */int32 va_extsize; /* External saved size (doesn't) */Oid va_valueid; /* Unique ID of value within TOAST table */Oid va_toastrelid; /* RelID of TOAST table containing it */
} varatt_external;
src/backend/access/common/toast_internals.c文件中的toast_save_datum函数实现了如何将数据存储到 toast 表，下面的程序经过简化处理了。
/*rel: 普通表value: 该列数据oldexternal: 用于更新用的
*/
Datum toast_save_datum(Relation rel, Datum value, struct varlena *oldexternal, int options) {struct varatt_external toast_pointer;Datum t_values[3];t_values[0] = ObjectIdGetDatum(toast_pointer.va_valueid);t_values[2] = PointerGetDatum(&chunk_data);int32 chunk_seq = 0; // 切片索引// 开始切分数据，data_todo 是剩余数据的长度while (data_todo > 0){int i;// 计算切片长度chunk_size = Min(TOAST_MAX_CHUNK_SIZE, data_todo);// 记录 chunk_seq 列值t_values[1] = Int32GetDatum(chunk_seq++);// 记录切片数据, data_p 记录了写入的数据位置SET_VARSIZE(&chunk_data, chunk_size + VARHDRSZ);memcpy(VARDATA(&chunk_data), data_p, chunk_size);// 插入 toast 表toasttup = heap_form_tuple(toasttupDesc, t_values, t_isnull);heap_insert(toastrel, toasttup, mycid, options, NULL);// toast 表设置了 chunk_id 和 chunk_seq 的符合唯一索引for (i = 0; i < num_indexes; i++){if (toastidxs[i]->rd_index->indisready)index_insert(toastidxs[i], t_values, t_isnull,&(toasttup->t_self),toastrel,toastidxs[i]->rd_index->indisunique ?UNIQUE_CHECK_YES : UNIQUE_CHECK_NO,NULL);}data_todo -= chunk_size;data_p += chunk_size;}}
切片策略
上面展示了 postgresql 对变长数据的默认切片策略，其实它还提供了别的策略。总共支持四种，如下所示：
PLAIN，数据不能被压缩，也不能存储到 toast 表
EXTENDED，默认策略，可以被压缩，也可以存储到 toast 表
EXTERNAL，不能被压缩，但可以存储到 toast 表
MAIN，可以被压缩，也可以存储到 toast 表，只不过它的优先级比EXTENDED低
技术比较
postgresql 并没有使用跨页存储的方案，而是将大型数据单独放到其余地方存储。这样在条件过滤时，会比较好，因为它不需要读取这些大的数据，而且只有当该列被选中时，才会在返回数据时去读取。这种场景下，减少了磁盘 IO 的读取，提升了性能。
同样它也有对应的缺点，那就是写入大型的数据时，会比较慢。因为它需要切片，然后插入到 toast 表中，还要更新 toast 表的索引。如果采用跨页存储，那么还可以利用磁盘顺序写的高性能。在读取整行数据时候，还需要先去寻找 toast 表的索引，然后再去读取 toast 表的数据，相比较跨页存储，仍然无法使用磁盘顺序读的高性能。
作者：zhmin
链接：https://zhmin.github.io/posts/postgresql-toast/
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