"Нейросеть — не магический шар для оптимизации PostgreSQL".

Эксперимент, проведённый с двумя подходами — классическим ROW_NUMBER и отложенным соединением (Deferred Join) — показал, что даже архитектурно более совершенный метод не гарантирует победы без тонкой настройки СУБД.

https://dzen.ru/a/aTpQb1_EyRk7cRyz

Главный итог прошедшего года:
https://dzen.ru/suite/0c674be0-2dbc-4b73-bed0-3c30593c2ca2

pg_expecto — новое open-source решение для проактивного мониторинга и анализа проблем производительности PostgreSQL. Инструмент, который не просто собирает статистику, а вычисляет тренды деградации до того, как они ударят по пользователям.

🔍 Ключевые особенности:
· Проактивность: Алгоритм на основе регрессионного анализа выявляет негативные тренды в скорости работы и времени ожиданий.
· Комплексность: Анализирует метрики как СУБД, так и ОС (через vmstat/iostat), связывая проблемы с нагрузкой на железо.

💡 Как это работает?
Система создает инцидент «Деградация производительности», когда тренд скорости падает, а тренд ожиданий растет. Приоритет инцидента определяется силой этой корреляции — вы сразу видите серьезность угрозы.

🚀 Значение для сообщества
PG_EXPECTO отвечает на вызовы высоконагруженных систем, где классические методы оптимизации уже недостаточны. Это шаг к новой парадигме управления, где проблемы устраняются до их возникновения.
#PostgreSQL #Monitoring #DevOps #OpenSource #Performance

Анонс новой статьи: "PG_EXPECTO : Постановка эксперимента по анализу производительности СУБД PostgreSQL"

PG_EXPECTO: Анализ влияния размера shared_buffers на производительность СУБД PostgreSQL https://habr.com/p/976344/

Общий вывод
Серия экспериментов подтвердила стабильность работы PostgreSQL под различными типами нагрузки. Увеличение параметра shared_buffers не оказало существенного влияния на производительность в данной тестовой конфигурации, что может указывать на:
Достаточность базового значения (2GB) для данной нагрузки
Преобладание других факторов, ограничивающих производительность (CPU, типы запросов, блокировки)
Наиболее значимыми факторами производительности оказались:
Типы выполняемых запросов (особенно JOIN-операции)
Управление блокировками (LWLOCK)
Эффективность использования оперативной памяти
Нагрузка на CPU
Методология испытаний с использованием pg_expecto показала свою эффективность для комплексного анализа производительности СУБД, позволяя выявлять узкие места на разных уровнях системы.

· Администраторам БД и разработчикам, которым нужен повторяемый и документируемый процесс настройки.
· Всем, кто устал от советов «ставьте 25% от RAM» и хочет понять реальное влияние shared_buffers на свою конкретную нагрузку.👍
· Энтузиастам, интересующимся применением ИИ для анализа метрик СУБД.

Работа заслуживает высокой оценки за структурированный подход и практическую направленность. Ее главная сила — не в готовых ответах, а в предоставлении правильного метода для их получения. Рекомендую к внимательному прочтению всем, кто серьезно занимается тонкой настройкой PostgreSQL.

https://rinace.livejournal.com/3059875.html

Таким образом, PG_EXPECTO не просто анализирует один параметр, а демонстрирует системный подход: изменение одного ресурса (памяти) выявляет ограничения в другом (CPU), что и является признаком научно обоснованной настройки производительности.
https://habr.com/p/976564/

Анонс следующей статьи:"PG_EXPECTO: Анализ влияния work_mem на операции в памяти СУБД PostgreSQL"