Cache de índice do PostgreSQL

Brincando um pouco com pg_buffercache , pude obter respostas para algumas de suas perguntas.

1. Isso é bastante óbvio, mas os resultados para (5) também mostram que a resposta é SIM
2. Ainda estou para definir um bom exemplo para isso, por enquanto é mais sim do que não :) (Veja minha edição abaixo, a resposta é NÃO .)
3. Como o planejador é quem decide se usa um índice ou não, podemos dizer SIM , ele decide o cache (mas isso é mais complicado)
4. Os detalhes exatos do cache podem ser derivados do código-fonte, não consegui encontrar muito sobre esse tópico, exceto este (consulte a resposta do autor também). No entanto, tenho certeza de que isso é muito mais complicado do que um simples sim ou não. (Novamente, da minha edição, você pode ter uma ideia - como o tamanho do cache é limitado, esses índices 'sensatos' competem pelo espaço disponível. Se forem muitos, eles chutarão uns aos outros do cache - então a resposta é NÃO . )
5. Como mostra uma consulta simples pg_buffercache, a resposta é um SIM definitivo . Vale a pena observar que os dados da tabela temporária não são armazenados em cache aqui.

EDITAR

Encontrei o excelente artigo de Jeremiah Peschka sobre armazenamento de tabelas e índices. Com informações de lá, eu poderia responder (2) também. Eu configurei um pequeno teste, para que você mesmo possa verificar.

-- we will need two extensions
CREATE EXTENSION pg_buffercache;
CREATE EXTENSION pageinspect;


-- a very simple test table
CREATE TABLE index_cache_test (
      id serial
    , blah text
);


-- I am a bit megalomaniac here, but I will use this for other purposes as well
INSERT INTO index_cache_test
SELECT i, i::text || 'a'
FROM generate_series(1, 1000000) a(i);


-- let's create the index to be cached
CREATE INDEX idx_cache_test ON index_cache_test (id);


-- now we can have a look at what is cached
SELECT c.relname,count(*) AS buffers
FROM 
    pg_class c 
    INNER JOIN pg_buffercache b ON b.relfilenode = c.relfilenode 
    INNER JOIN pg_database d ON (b.reldatabase = d.oid AND d.datname = current_database())
GROUP BY c.relname
ORDER BY 2 DESC LIMIT 10;

             relname              | buffers
----------------------------------+---------
 index_cache_test                 |    2747
 pg_statistic_relid_att_inh_index |       4
 pg_operator_oprname_l_r_n_index  |       4
... (others are all pg_something, which are not interesting now)

-- this shows that the whole table is cached and our index is not in use yet

-- now we can check which row is where in our index
-- in the ctid column, the first number shows the page, so 
-- all rows starting with the same number are stored in the same page
SELECT * FROM bt_page_items('idx_cache_test', 1);

 itemoffset |  ctid   | itemlen | nulls | vars |          data
------------+---------+---------+-------+------+-------------------------
          1 | (1,164) |      16 | f     | f    | 6f 01 00 00 00 00 00 00
          2 | (0,1)   |      16 | f     | f    | 01 00 00 00 00 00 00 00
          3 | (0,2)   |      16 | f     | f    | 02 00 00 00 00 00 00 00
          4 | (0,3)   |      16 | f     | f    | 03 00 00 00 00 00 00 00
          5 | (0,4)   |      16 | f     | f    | 04 00 00 00 00 00 00 00
          6 | (0,5)   |      16 | f     | f    | 05 00 00 00 00 00 00 00
...
         64 | (0,63)  |      16 | f     | f    | 3f 00 00 00 00 00 00 00
         65 | (0,64)  |      16 | f     | f    | 40 00 00 00 00 00 00 00

-- with the information obtained, we can write a query which is supposed to
-- touch only a single page of the index
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 
    SELECT id 
    FROM index_cache_test 
    WHERE id BETWEEN 10 AND 20 ORDER BY id
;

 Index Scan using idx_test_cache on index_cache_test  (cost=0.00..8.54 rows=9 width=4) (actual time=0.031..0.042 rows=11 loops=1)
   Index Cond: ((id >= 10) AND (id <= 20))
   Buffers: shared hit=4
 Total runtime: 0.094 ms
(4 rows)

-- let's have a look at the cache again (the query remains the same as above)
             relname              | buffers
----------------------------------+---------
 index_cache_test                 |    2747
 idx_test_cache                   |       4
...

-- and compare it to a bigger index scan:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 
SELECT id 
    FROM index_cache_test 
    WHERE id <= 20000 ORDER BY id
;


 Index Scan using idx_test_cache on index_cache_test  (cost=0.00..666.43 rows=19490 width=4) (actual time=0.072..19.921 rows=20000 loops=1)
   Index Cond: (id <= 20000)
   Buffers: shared hit=4 read=162
 Total runtime: 24.967 ms
(4 rows)

-- this already shows that something was in the cache and further pages were read from disk
-- but to be sure, a final glance at cache contents:

             relname              | buffers
----------------------------------+---------
 index_cache_test                 |    2691
 idx_test_cache                   |      58

-- note that some of the table pages are disappeared
-- but, more importantly, a bigger part of our index is now cached

Em suma, isso mostra que índices e tabelas podem ser armazenados em cache página por página, portanto, a resposta para (2) é NÃO .

E uma última para ilustrar tabelas temporárias não armazenadas em cache aqui:

CREATE TEMPORARY TABLE tmp_cache_test AS 
SELECT * FROM index_cache_test ORDER BY id FETCH FIRST 20000 ROWS ONLY;

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT id FROM tmp_cache_test ORDER BY id;

-- checking the buffer cache now shows no sign of the temp table

As páginas de índice são buscadas quando uma consulta decide que serão úteis para reduzir a quantidade de dados da tabela necessários para responder a uma consulta. Somente os blocos do índice navegados para realizar isso são lidos. Sim, eles vão para o mesmo pool shared_buffers onde os dados da tabela são armazenados. Ambos também são apoiados pelo cache do sistema operacional como uma segunda camada de cache.

Você pode facilmente ter 0,1% de um índice na memória ou 100% dele. A ideia de que a maioria dos "índices 'sensatos' estarão no cache o tempo todo" cai por terra quando você tem consultas que tocam apenas um subconjunto de uma tabela. Um exemplo comum é se você tiver dados orientados ao tempo. Freqüentemente, eles geralmente navegam no final recente da mesa, raramente visitando a história antiga. Lá você pode encontrar todos os blocos de índice necessários para navegar para e ao redor do final recente na memória, enquanto muito poucos necessários para navegar nos registros anteriores estão lá.

As partes complicadas da implementação não são como os blocos entram no cache do buffer. São as regras sobre quando eles saem. Minha conversa sobre o cache de buffer do PostgreSQL e as consultas de exemplo incluídas podem ajudá-lo a entender o que está acontecendo lá e ver o que realmente está se acumulando em um servidor de produção. Pode ser surpreendente. Há muito mais sobre todos esses tópicos em meu livro PostgreSQL 9.0 High Performance também.

Os índices parciais podem ser úteis porque reduzem o tamanho do índice e, portanto, são mais rápidos de navegar e deixam mais RAM para armazenar em cache outras coisas. Se a sua navegação no índice é tal que as partes que você toca estão sempre na RAM, de qualquer maneira, isso pode não comprar uma melhoria real.