Postgresql函数稳定性学习

Postgresql 函数在定义的时候有三个稳定性状态可选:

IMMUTABLE | STABLE | VOLATILE

分别代表，非常稳定，稳定，不稳定。

不稳定，函数可以修改数据库的数据，输入同样的参数可以返回不同的结果，同一个QUERY中，如果需要返回该函数的结果，那么每一行都会运算一遍这个函数(后面会有例子)。

稳定，函数不可以修改数据库的数据，同一个QUERY中，如果需要返回该函数的结果，那么将合并多次运算为一次这个函数(后面会有例子)。另外，只有stable和immutable的函数才可以被执行计划选择作为索引的比较条件。(因为索引比较时，被比较的值只运算一次.这个就需要stable和immutable了)

非常稳定,函数不可以修改数据库的数据,并且在任何情况下调用，只要输入参数一致，返回结果都一致。

在创建函数时，必须严格的定义稳定性状态，否则可能导致意想不到的后果，因为PLAN CACHE以及prepared statement等原因.

函数索引必须是immutable的 .

注意稳定和非常稳定的函数中只能出现SELECT语句。
但是SELECT语句中可以调用不稳定函数，因此这些稳定性选项都不是强限制。

另外稳定性选项还影响了对数据的可视特性,如 STABLEandIMMUTABLEfunctions use a snapshot established as of the start of the calling query,whereasVOLATILEfunctions obtain a fresh snapshot at the start of each query they execute.

实例:

下面来用几个时间函数来测试一下:

    
    

     
             proname         | provolatile | pronargs
    
    
    
    

     
     ----------------------------------------+-------------+----------
    
    
    
    

     
     timeNow                | s      |    0 stable
    
    
    
    

     
     timeofday               | v      |    0 volatile
    
    
    
    

     
     Now                  | s      |    0
    
    
    
    

     
     transaction_timestamp         | s      |    0
    
    
    
    

     
     statement_timestamp          | s      |    0
    
    
    
    

     
     clock_timestamp            | v      |    0
    
    

其中

clock_timestamp是voatile的.Now是stable的。

   
   

    
    
    
    
 
     halee 
     => 
      create table tbl_time  
     ( 
     id  
     int 
     , 
     row_time timestamp without time zone 
     , 
     stat_time timestamp without time zone 
     ); 
    
    
    
 
     CREATE  
     TABLE 
    
    
    
 
     digoal 
     => 
      insert  
     into 
      tbl_time  
     select 
      generate_series 
     ( 
     1 
     , 
     10000 
     ), 
     clock_timestamp 
     (), 
     Now 
     (); 
    
    
    
 
     INSERT  
     0 
       
     10000 
    
    
    
 
    
   
   
   
   

    
    
 
     halee=> select count(*),count(distinct row_time),count(distinct stat_time) from tbl_time; 
    
    
    
 
     count | count | count 
    
    
    
 
     -------+-------+------- 
    
    
    
 
     10000 | 10000 |   1 
    
    
    
 
     (1 row) 
    
   
   

# 情况已经很明朗了

volatile每一行都运算了，stable的只是STATEMANT开始时运算。

# 再来看看索引的比较

   
   

    
    halee=> explain select * from tbl_time where row_time>Now();
   
   
   
   

    
                     QUERY PLAN                 
   
   
   
   

    
    ------------------------------------------------------------------------------
   
   
   
   

    
    Index Scan using idx_row_time on tbl_time (cost=0.00..4.27 rows=1 width=20)
   
   
   
   

    
     Index Cond: (row_time > Now())
   
   
   
   

    
    (2 rows)
   
   
   
   

    
     
   
   
   
   

    
    halee=> explain select * from tbl_time where row_time>clock_timestamp();
   
   
   
   

    
                 QUERY PLAN             
   
   
   
   

    
    --------------------------------------------------------------
   
   
   
   

    
    Seq Scan on tbl_time (cost=0.00..214.00 rows=3333 width=20)
   
   
   
   

    
     Filter: (row_time > clock_timestamp())
   
   
   
   

    
    (2 rows)
   
   

# 很明显,volatile的函数在WHERE条件中，不走索引。而Now()即stable的函数，使用了索引。

# 把clock_timestamp改成stable试试。马上就走索引了。不过这个不能乱改.

   
   

    
    halee=> \c halee postgres
   
   
   
   

    
    You are Now connected to database "digoal" as user "postgres".
   
   
   
   

    
    halee=# alter function clock_timestamp() strict stable;
   
   
   
   

    
    ALTER FUNCTION
   
   
   
   

    
    halee=# \c digoal digoal
   
   
   
   

    
    You are Now connected to database "digoal" as user "digoal".
   
   
   
   

    
    halee=> explain select * from tbl_time where row_time>clock_timestamp();
   
   
   
   

    
                     QUERY PLAN                 
   
   
   
   

    
    ------------------------------------------------------------------------------
   
   
   
   

    
    Index Scan using idx_row_time on tbl_time (cost=0.00..4.27 rows=1 width=20)
   
   
   
   

    
     Index Cond: (row_time > clock_timestamp())
   
   
   
   

    
    (2 rows)
   
   

# 那么看看插入会不会受到影响

    
    

     
     halee=> truncate table tbl_time;
    
    
    
    

     
     TruncATE TABLE
    
    
    
    

     
     halee=> insert into tbl_time select generate_series(1,10000),clock_timestamp(),Now();
    
    
    
    

     
     INSERT 0 10000
    
    
    
    

     
     halee=> select count(*),count(distinct stat_time) from tbl_time;
    
    
    
    

     
     count | count | count
    
    
    
    

     
     -------+-------+-------
    
    
    
    

     
     10000 | 10000 |   1
    
    
    
    

     
     (1 row)
    
    

# 看来插入的时候还是每一个ROW运行一次。

所以三个状态都是定义层面的，不是完全的执行层面的。