Случаются ситуации, когда в таблицу без первичного ключа или какого-то другого уникального индекса по недосмотру попадают полные клоны уже существующих записей.



Например, пишутся в PostgreSQL COPY-потоком значения хронологической метрики, а потом внезапный сбой, и часть полностью идентичных данных приходит повторно.

Как избавить базу от ненужных клонов?

Когда PK не помощник

Самый простой способ — вообще не допустить возникновения такой ситуации. Например, накатить-таки PRIMARY KEY. Но это возможно не всегда без увеличения объема хранимых данных.

Например, если точность исходной системы выше, чем точность поля в БД:

metric   | ts                  | data
--------------------------------------------------
cpu.busy | 2019-12-20 00:00:00 | {"value" : 12.34}
cpu.busy | 2019-12-20 00:00:01 | {"value" : 10}
cpu.busy | 2019-12-20 00:00:01 | {"value" : 11.2}
cpu.busy | 2019-12-20 00:00:03 | {"value" : 15.7}

Заметили? Отсчет вместо 00:00:02 записался в базу с ts на секунду раньше, но остался вполне валидным с прикладной точки зрения (ведь значения data — разные!).

Конечно, можно сделать PK(metric, ts) — но тогда мы будем получать конфликты вставки для валидных данных.

Можно сделать PK(metric, ts, data) — но это сильно увеличит его объем, которым мы и пользоваться-то не будем.

Поэтому самый правильный вариант — сделать обычный неуникальный индекс (metric, ts) и разбираться с проблемами постфактум, если они все-таки возникнут.

«Война клоническая началась»

Случилась какая-то авария, и теперь нам предстоит уничтожить клон-записи из таблицы.



Давайте смоделируем исходные данные:

CREATE TABLE tbl(k text, v integer);

INSERT INTO tbl
VALUES
  ('a', 1)
, ('a', 3)
, ('b', 2)
, ('b', 2) -- oops!
, ('c', 3)
, ('c', 3) -- oops!!
, ('c', 3) -- oops!!
, ('d', 4)
, ('e', 5)
;

Тут у нас трижды дрогнула рука, залип Ctrl+V, и вот…

Сначала давайте поймем, что таблица у нас может быть очень немаленькой, поэтому после того, как мы найдем все клоны, нам желательно буквально «тыкать пальцем», чтобы удалять конкретные записи без повторного их поиска.

И такой способ есть — это адресация по ctid, физическому идентификатору конкретной записи.

То есть, прежде всего, нам надо собрать ctid записей в разрезе полного контента строки таблицы. Самый просто вариант — скастовать всю строку в text:

SELECT
  T::text
, array_agg(ctid) ctids
FROM
  tbl T
GROUP BY
  1;

t     | ctids
---------------------------------
(e,5) | {"(0,9)"}
(d,4) | {"(0,8)"}
(c,3) | {"(0,5)","(0,6)","(0,7)"}
(b,2) | {"(0,3)","(0,4)"}
(a,3) | {"(0,2)"}
(a,1) | {"(0,1)"}

Ага, сразу видим, что если в массиве оказалось больше одной записи — это все и есть клоны. Давайте оставим только их:

SELECT
  unnest(ctids[2:])
FROM
  (
    SELECT
      array_agg(ctid) ctids
    FROM
      tbl T
    GROUP BY
      T::text
  ) T;

unnest
------
(0,6)
(0,7)
(0,4)

Поскольку само значение сериализованной строки нам неинтересно, то мы его просто выкинули из возвращаемых столбцов подзапроса.

Осталось всего немного — заставить DELETE использовать полученный нами набор:

DELETE FROM
  tbl
WHERE
  ctid = ANY(ARRAY(
    SELECT
      unnest(ctids[2:])
    FROM
      (
        SELECT
          array_agg(ctid) ctids
        FROM
          tbl T
        GROUP BY
          T::text
      ) T
  )::tid[]);

Проверим себя:


[посмотреть на explain.tensor.ru]

Да, все правильно: наши 3 записи отобрались за единственный Seq Scan всей таблицы, а Delete-узел использовал для поиска данных однократный проход с помощью Tid Scan:

->  Tid Scan on tbl (actual time=0.050..0.051 rows=3 loops=1)
      TID Cond: (ctid = ANY ($0))

Если зачистили много записей, не забываем прогнать VACUUM ANALYZE.

Проверим для таблицы побольше и с большим количеством дублей:

TRUNCATE TABLE tbl;

INSERT INTO tbl
SELECT
  chr(ascii('a'::text) + (random() * 26)::integer) k -- a..z
, (random() * 100)::integer v -- 0..99
FROM
  generate_series(1, 10000) i;

[посмотреть на explain.tensor.ru]

Итак, способ успешно работает, но применять надо с известной осторожностью. Потому что на каждую удаляемую запись приходится одно чтение страницы данных в Tid Scan, и одно — в Delete.