pg_durable

概览

Requires shared_preload_libraries=pg_durable and a superuser worker role.

版本

构建

您可以使用 pig build 命令构建 pg_durable 扩展的 RPM / DEB 包：

pig build pkg pg_durable         # 构建 RPM / DEB 包

安装

您可以直接安装 pg_durable 扩展包的预置二进制包，首先确保 PGDG 和 PIGSTY 仓库已经添加并启用：

pig repo add pgsql -u          # 添加仓库并更新缓存

使用 pig 或者是 apt/yum/dnf 安装扩展：

• 安装
• pig
• dnf
• apt

pig install pg_durable;          # 当前活跃 PG 版本安装

pig ext install -y pg_durable -v 18  # PG 18
pig ext install -y pg_durable -v 17  # PG 17
pig ext install -y pg_durable -v 16  # PG 16
pig ext install -y pg_durable -v 15  # PG 15
pig ext install -y pg_durable -v 14  # PG 14

dnf install -y pg_durable_18       # PG 18
dnf install -y pg_durable_17       # PG 17
dnf install -y pg_durable_16       # PG 16
dnf install -y pg_durable_15       # PG 15
dnf install -y pg_durable_14       # PG 14

apt install -y postgresql-18-pg-durable   # PG 18
apt install -y postgresql-17-pg-durable   # PG 17
apt install -y postgresql-16-pg-durable   # PG 16
apt install -y postgresql-15-pg-durable   # PG 15
apt install -y postgresql-14-pg-durable   # PG 14

预加载配置：

shared_preload_libraries = 'pg_durable';

创建扩展：

CREATE EXTENSION pg_durable;

用法

来源：

• 官方v0.2.3 README
• v0.2.3用户指南
• v0.2.3发布说明
• 从v0.2.2到v0.2.3的升级SQL

pg_durable 在PostgreSQL中运行持久、容错的SQL工作流。一个工作流是一系列SQL步骤、定时器、信号、条件和并行分支组成的图，通过df.start()提交。执行状态会在PostgreSQL中进行检查点记录，因此在崩溃、重启或重试后不会重复已完成的步骤。

启用和授权访问

预加载工作进程，如果默认设置不合适，则选择其数据库和超级用户角色，然后重启PostgreSQL：

shared_preload_libraries = 'pg_durable'
pg_durable.database = 'postgres'
pg_durable.worker_role = 'postgres'

在pg_durable.database中创建扩展，并授予应用程序登录角色访问权限：

CREATE EXTENSION pg_durable;
SELECT df.grant_usage('app_role');

工作进程角色必须是超级用户，因为它会管理所有用户的实例并绕过行级安全。调用df.start()的角色必须具有LOGIN权限，因为工作流SQL是通过该捕获角色认证的连接执行的。

构建和运行一个工作流

SELECT df.start(
    'SELECT 100 AS amount' |=> 'total'
    ~> 'SELECT $total.amount * 2 AS doubled',
    'double-total'
);

df.start()返回实例ID。使用它来监控或控制运行：

SELECT df.status('a1b2c3d4');
SELECT df.result('a1b2c3d4');
SELECT * FROM df.instance_nodes('a1b2c3d4');
SELECT * FROM df.instance_executions('a1b2c3d4', 20);
SELECT df.cancel('a1b2c3d4', 'No longer needed');

DSL索引

• ~> 用于序列化步骤；|=> 为$name、$name.column 或 $name.* 替换命名结果。
• & / df.join() 等待并行分支；| / df.race() 保留第一个结果。
• ?> 和 !> / df.if() 选择条件分支；@> / df.loop() 重复一个图。
• df.sleep()、df.wait_for_schedule() 和 df.wait_for_signal() 使等待持久化。
• df.signal()、df.wait_for_completion()、df.explain() 及实例检查函数操作正在运行或存储的实例。
• df.setvar()、df.getvar()、df.unsetvar() 和 df.clearvars() 管理在调用df.start()时捕获的用户变量。

v0.2.3边界

• 新鲜安装v0.2.3将提供程序对象放置在_duroxide中；从0.2.2或更早版本升级后保留duroxide。df.duroxide_schema()报告当前活动的模式。
• 深度超过256级或节点数大于10,000的工作流被拒绝。条件查询返回空行时评估为假。
• 在执行df.grant_usage()后重新运行ALTER EXTENSION ... UPDATE，因为所有函数上的权限不会自动包含后来添加的函数。
• {name}变量替换是原始SQL文本替换；不要将不可信输入放置在这样的变量中。通过$name进行命名步骤结果替换执行SQL转义。
• df.http()可用性和出站策略是编译时特性。其限制不会对任意SQL或其他已安装的扩展进行沙盒化。
• 上游将该项目标记为预览版，发布的v0.2.3 Docker镜像用于评估和学习而非生产环境。