В эпоху, когда нейросети становятся первым источником знаний для многих разработчиков, особенно важно проверять их утверждения на практике. Один из таких вопросов — прямая связь между типами ожиданий в PostgreSQL и отсутствием индексов. AI-помощники часто дают логичные, но упрощённые ответы, которые могут ввести в заблуждение при решении реальных задач оптимизации. В этой статье мы проверим экспериментально, насколько обоснованно распространённое мнение о том, что IO-ожидания однозначно указывают на проблемы с индексацией.
https://dzen.ru/a/aQcIuJg0iE4QlGi0
https://dzen.ru/a/aQcIuJg0iE4QlGi0
Дзен | Статьи
Ожидания типа IO как необходимое и достаточное условие отсутствия индекса. Проверка гипотезы нейросети с помощью PG_EXPECTO.
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: В эпоху, когда нейросети становятся первым источником знаний для многих разработчиков, особенно важно проверять их утверждения на практике.
Не все нейросети одинаково полезны
https://rinace.livejournal.com/3043869.html
https://rinace.livejournal.com/3043869.html
Livejournal
Это залёт воин. Или почему я не пользуюсь "Ask Postgres"
Не все нейросети одинаково полезны. Ради интереса, решил провести похожий диалог С нейросеть « Ask Postgres » Вопрос Можно ли анализируя отрицательную корреляцию между снижением производительности СУБД PostgreSQL и ростом значений wait_event_type сузить область…
Завершение цикла статей, посвященных анализу влияния индексов на производительность СУБД
https://dzen.ru/a/aRGPLqkkLUv6k73i
https://dzen.ru/a/aRGPLqkkLUv6k73i
Дзен | Статьи
PostgreSQL: иногда за оптимизацией может последовать деградация или нагрузочное тестирование как инструмент познания СУБД.
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: Без нагрузочного тестирования, максимально приближенного к продуктивной среде, любые выводы об эффективности индексов остаются лишь предположениями.
Статья является образцовой публикацией в инженерной среде. Она успешно сочетает в себе глубокую теоретическую базу, чистый экспериментальный подход и прямую применимость результатов в реальной работе.
https://rinace.livejournal.com/3046996.html
https://rinace.livejournal.com/3046996.html
Livejournal
Рецензия на статью "Ожидания типа IO как необходимое и достаточное условие отсутствия индекса."
Ожидания типа IO как необходимое и достаточное условие отсутствия индекса. Проверка гипотезы нейросети с помощью PG_EXPECTO. 📝 Аннотация и общая оценка Статья представляет собой исследовательский материал, посвященный экспериментальной проверке распространенного…
Вывод - использовать нейросети для анализа и оптимизации производительности СУБД PostgreSQL под нагрузкой - нельзя.
https://dzen.ru/a/aRclLgywITzKmFWX
https://dzen.ru/a/aRclLgywITzKmFWX
Дзен | Статьи
Опасный мираж оптимизации: почему нейросетевые советы по СУБД PostgreSQL убивают производительность под нагрузкой.
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: Производительность СУБД — это не только одиночные запросы, но и их поведение в условиях высокой конкуренции за ресурсы.
Анонс следующей статьи в качестве итога возможности применения нейросетей для оптимизации производительности СУБД PostgreSQL.
Машинное обучение и нейросети проникают во все сферы, суля автоматизацию и ускорение рутинных процессов. Искушение поручить искусственному интеллекту тонкую настройку запросов к PostgreSQL под высокой нагрузкой велико. Однако, слепо доверяя нейросетям такую задачу, мы рискуем получить обратный эффект — не ускорение, а катастрофическую деградацию производительности.
Для реального, практического применения в условиях высокой нагрузки и конкуренции за ресурсы СУБД - рекомендации нейросетей в лучшем случае слабо применимы и носят справочно-рекомендательный характер, в крайнем случае приводят к деградации производительности СУБД.
Использовать нейросети для оптимизации СУБД под высокой нагрузкой - не рекомендуется.
https://dzen.ru/a/aRgSKai3yHRhwh2c
Использовать нейросети для оптимизации СУБД под высокой нагрузкой - не рекомендуется.
https://dzen.ru/a/aRgSKai3yHRhwh2c
Дзен | Статьи
Ограничения нейросетей в highload-оптимизации СУБД PostgreSQL : деградация производительности PostgreSQL на реальных кейсах.
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: Искусственный интеллект сегодня — это соблазнительный ключ к решению многих задач.
Не все нейросети полезны для DBA. А некоторые еще и упёртые в своих заблуждениях.
https://rinace.livejournal.com/3047475.html
https://rinace.livejournal.com/3047475.html
Livejournal
Почему я не использую "Ask Postgres" при анализе производительности СУБД PostgreSQL
Вопрос Тестовые таблицы "-- Create the customers table CREATE TABLE customers ( customer_id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL ); — Insert 25 random customer records INSERT INTO customers (name) VALUES ('Alice Smith'), ('Bob Johnson'), ('Charlie…
В мире высоконагруженных систем любая мелочь может стать бутылочным горлышком. Мы привыкли, что индексы — это панацея для производительности СУБД, своего рода «волшебная таблетка» для ускорения запросов. Но что, если под давлением конкуренции и стремительно растущей нагрузки классические подходы дают сбой?
В этой статье показаны результаты нагрузочного тестирования PostgreSQL в условиях нагрузочного тестирования, которые привели к парадоксальному на первый взгляд выводу. Когда количество одновременных операций растет, а данные активно читаются, дорогостоящие индексы могут не справиться, превратившись из помощников во вредителей. И как оказалось, старый добрый Seq Scan — метод полного сканирования таблицы — неожиданно стал в итоге самым эффективным решением в этом сценарии.
https://dzen.ru/a/aRl2JTvg0wAAnRRt
В этой статье показаны результаты нагрузочного тестирования PostgreSQL в условиях нагрузочного тестирования, которые привели к парадоксальному на первый взгляд выводу. Когда количество одновременных операций растет, а данные активно читаются, дорогостоящие индексы могут не справиться, превратившись из помощников во вредителей. И как оказалось, старый добрый Seq Scan — метод полного сканирования таблицы — неожиданно стал в итоге самым эффективным решением в этом сценарии.
https://dzen.ru/a/aRl2JTvg0wAAnRRt
Дзен | Статьи
PostgreSQL : Seq Scan против индексов - парадоксальный, на первый взгляд, итог нагрузочного тестирования.
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: В мире высоконагруженных систем любая мелочь может стать бутылочным горлышком.
Завершение исследований по теме целесообразности и применимости использования нейросетей для экспертного анализа производительности СУБД PostgreSQL.
В эпоху повсеместного увлечения искусственным интеллектом многие пытаются использовать нейросети в качестве экспертных систем для оптимизации производительности СУБД. Эта статья — трезвый взгляд на опасность слепого доверия к AI-предсказаниям в критически важных областях управления базами данных.
На конкретном примере двух альтернативных запросов к PostgreSQL мы продемонстрируем, как нейросеть, анализируя планы выполнения и стоимость запросов, сформировала убедительную, но абсолютно ложную гипотезу о 85-95% превосходстве одного плана над другим. Реальное нагрузочное тестирование при растущей параллельной нагрузке (от 5 до 22 соединений) показало совершенно иную картину, опровергающую все теоретические выкладки.
Эта статья — предостережение для DBA и разработчиков: аппроксимация результатов и анализ стоимости планов не могут заменить реальные эксперименты в условиях, приближенных к производственным. Нейросети остаются ценным инструментом, но не истиной в последней инстанции, когда дело касается производительности PostgreSQL под нагрузкой.
https://dzen.ru/a/aRsDTai3yHRh51-_
В эпоху повсеместного увлечения искусственным интеллектом многие пытаются использовать нейросети в качестве экспертных систем для оптимизации производительности СУБД. Эта статья — трезвый взгляд на опасность слепого доверия к AI-предсказаниям в критически важных областях управления базами данных.
На конкретном примере двух альтернативных запросов к PostgreSQL мы продемонстрируем, как нейросеть, анализируя планы выполнения и стоимость запросов, сформировала убедительную, но абсолютно ложную гипотезу о 85-95% превосходстве одного плана над другим. Реальное нагрузочное тестирование при растущей параллельной нагрузке (от 5 до 22 соединений) показало совершенно иную картину, опровергающую все теоретические выкладки.
Эта статья — предостережение для DBA и разработчиков: аппроксимация результатов и анализ стоимости планов не могут заменить реальные эксперименты в условиях, приближенных к производственным. Нейросети остаются ценным инструментом, но не истиной в последней инстанции, когда дело касается производительности PostgreSQL под нагрузкой.
https://dzen.ru/a/aRsDTai3yHRh51-_
Дзен | Статьи
Нейросети нельзя использовать в качестве экспертной системы для СУБД PostgreSQL.
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: В эпоху повсеместного увлечения искусственным интеллектом многие пытаются использовать нейросети в качестве экспертных систем для оптимизации производительности
Анонс возможной статьи .
Время, когда мы смотрели только на EXPLAIN ANALYZE, прошло. Новая реальность высоконагруженных систем диктует свои правила: разница в стоимости планов выполнения на порядок может быть статистически незначима для СУБД в целом. Почему? Всё дело в борьбе за CPU и параллелизме. Узнайте, на что стоит обращать внимание вместо бесконечной оптимизации единичных запросов.
Время, когда мы смотрели только на EXPLAIN ANALYZE, прошло. Новая реальность высоконагруженных систем диктует свои правила: разница в стоимости планов выполнения на порядок может быть статистически незначима для СУБД в целом. Почему? Всё дело в борьбе за CPU и параллелизме. Узнайте, на что стоит обращать внимание вместо бесконечной оптимизации единичных запросов.
Принято считать, что выбор между JOIN и коррелированным подзапросом — одна из ключевых задач оптимизации, способная кардинально повлиять на нагрузку базы данных. В качестве эксперимента, было проведено нагрузочное тестирование, используя Демобазу 2.0 в качестве полигона и vmstat для мониторинга изменений со стороны инфраструктуры, готовясь наглядно продемонстрировать превосходство одного подхода над другим.
Однако результаты оказались неожиданными. Исследование показало практическое отсутствие существенного влияния выбранной структуры запроса на общую производительность СУБД и сервера. В данной статье показано, что в контексте современной оптимизации запросов и мощного аппаратного обеспечения, "страшилка" о катастрофических последствиях использования коррелированных подзапросов часто преувеличена. Нагрузочное тестирование выявило, что СУБД успешно справляется с обоими типами запросов, а реальное влияние на метрики vmstat оказалось малым, что позволяет разработчикам в подобных случаях делать выбор, основываясь на читаемости кода, а не на гипотетических рисках для производительности.
https://dzen.ru/a/aRwqQMQfaV04Qh7r
Однако результаты оказались неожиданными. Исследование показало практическое отсутствие существенного влияния выбранной структуры запроса на общую производительность СУБД и сервера. В данной статье показано, что в контексте современной оптимизации запросов и мощного аппаратного обеспечения, "страшилка" о катастрофических последствиях использования коррелированных подзапросов часто преувеличена. Нагрузочное тестирование выявило, что СУБД успешно справляется с обоими типами запросов, а реальное влияние на метрики vmstat оказалось малым, что позволяет разработчикам в подобных случаях делать выбор, основываясь на читаемости кода, а не на гипотетических рисках для производительности.
https://dzen.ru/a/aRwqQMQfaV04Qh7r
Дзен | Статьи
"Демобаза 2.0" нагрузочное тестирование : СУБД оказалась устойчива к выбору между Join и коррелированным подзапросом.
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: ℹ️ Новый инструмент с открытым исходным кодом для статистического анализа, нагрузочного тестирования и построения отчетов доступен в репозитории GitFlic и...
Результаты новых исследований указывают на необходимость создания отдельного направления по оптимизации параллельных процессов в СУБД PostgreSQL
Казань. 21.11.2025 – По результатам серии экспериментов, проведенных в области анализа производительности СУБД PostgreSQL, был выявлен фундаментальный пробел в современных методологиях оптимизации производительности систем управления базами данных (СУБД). Установлено, что традиционные паттерны и методики оптимизации демонстрируют резкое снижение эффективности или полную неприменимость в средах с высоким уровнем параллельной обработки транзакций.
Эмпирические данные свидетельствуют о том, что при значительной конкурентной нагрузке, когда множество процессов обращаются к данным одновременно, классические подходы, такие как тонкая настройка отдельных запросов или индексация, оказываются недостаточными. Вместо ожидаемого линейного роста производительности наблюдаются нелинейные эффекты, включая интенсивную борьбу за ресурсы (contention), блокировки (locks) и деградацию общей пропускной способности системы.
На основании полученных результатов научным и инженерным сообществом был сделан вывод о назревшей необходимости системного пересмотра принципов анализа и оптимизации СУБД. Для обеспечения устойчивой работы высоконагруженных информационных систем на базе СУБД PostgreSQL требуется выделение и глубокая проработка нового специализированного подраздела, посвященного исключительно оптимизации параллельных процессов (Parallel Processes Optimization).
Введение данной дисциплины предполагает фокусировку на таких аспектах, как:
· Анализ и минимизация конфликтов блокировок на уровне строк и таблиц.
· Оптимизация работы планировщика задач и управления памятью в условиях высокой конкуренции.
· Разработка специализированных метрик для диагностики узких мест, специфичных для параллельной работы.
· Создание рекомендаций по проектированию схемы данных и логики приложений, ориентированных на параллелизм.
Этот шаг является закономерным ответом на вызовы, связанные с ростом объемов данных и требований к масштабируемости современных приложений. Новая парадигма оптимизации позволит вывести управление производительностью СУБД PostgreSQL на качественно новый уровень, обеспечивая стабильность и эффективность в высокопараллельных средах.
Казань. 21.11.2025 – По результатам серии экспериментов, проведенных в области анализа производительности СУБД PostgreSQL, был выявлен фундаментальный пробел в современных методологиях оптимизации производительности систем управления базами данных (СУБД). Установлено, что традиционные паттерны и методики оптимизации демонстрируют резкое снижение эффективности или полную неприменимость в средах с высоким уровнем параллельной обработки транзакций.
Эмпирические данные свидетельствуют о том, что при значительной конкурентной нагрузке, когда множество процессов обращаются к данным одновременно, классические подходы, такие как тонкая настройка отдельных запросов или индексация, оказываются недостаточными. Вместо ожидаемого линейного роста производительности наблюдаются нелинейные эффекты, включая интенсивную борьбу за ресурсы (contention), блокировки (locks) и деградацию общей пропускной способности системы.
На основании полученных результатов научным и инженерным сообществом был сделан вывод о назревшей необходимости системного пересмотра принципов анализа и оптимизации СУБД. Для обеспечения устойчивой работы высоконагруженных информационных систем на базе СУБД PostgreSQL требуется выделение и глубокая проработка нового специализированного подраздела, посвященного исключительно оптимизации параллельных процессов (Parallel Processes Optimization).
Введение данной дисциплины предполагает фокусировку на таких аспектах, как:
· Анализ и минимизация конфликтов блокировок на уровне строк и таблиц.
· Оптимизация работы планировщика задач и управления памятью в условиях высокой конкуренции.
· Разработка специализированных метрик для диагностики узких мест, специфичных для параллельной работы.
· Создание рекомендаций по проектированию схемы данных и логики приложений, ориентированных на параллелизм.
Этот шаг является закономерным ответом на вызовы, связанные с ростом объемов данных и требований к масштабируемости современных приложений. Новая парадигма оптимизации позволит вывести управление производительностью СУБД PostgreSQL на качественно новый уровень, обеспечивая стабильность и эффективность в высокопараллельных средах.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Иллюстрация применения советов нейросети для оптимизации производительности СУБД PostgreSQL