1. Цель и гипотеза
· Цель: Определить оптимальное значение параметра checkpoint_timeout для конфигурации 8 CPU / 8 GB RAM под смешанной OLTP-нагрузкой (SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE) с варьируемой интенсивностью (5-22 конкурентных соединения на тип запроса), обеспечивающее максимальную общую пропускную способность (TPS) и минимальную среднюю задержку (latency).
· Основная гипотеза: Существует нелинейная зависимость между checkpoint_timeout и производительностью. При увеличении значения от минимального (5 мин) производительность будет расти, достигнет «плато» (оптимальный диапазон), после чего либо стабилизируется, либо начнёт снижаться из-за чрезмерно долгих и интенсивных операций записи во время контрольной точки. Гипотеза для проверки: оптимальный диапазон лежит между 10 и 45 минутами.
· Цель: Определить оптимальное значение параметра checkpoint_timeout для конфигурации 8 CPU / 8 GB RAM под смешанной OLTP-нагрузкой (SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE) с варьируемой интенсивностью (5-22 конкурентных соединения на тип запроса), обеспечивающее максимальную общую пропускную способность (TPS) и минимальную среднюю задержку (latency).
· Основная гипотеза: Существует нелинейная зависимость между checkpoint_timeout и производительностью. При увеличении значения от минимального (5 мин) производительность будет расти, достигнет «плато» (оптимальный диапазон), после чего либо стабилизируется, либо начнёт снижаться из-за чрезмерно долгих и интенсивных операций записи во время контрольной точки. Гипотеза для проверки: оптимальный диапазон лежит между 10 и 45 минутами.
Первые эксперименты по теме checkpoint_timeout , проведены. Материала собрано много , идет анализ. Пока , без неожиданностей. Результаты предыдущих экспериментов подтверждены - уменьшение checkpoint_timeout это хорошо .
Для большинства продуктивных-сценариев checkpoint_timeout = '5m' предпочтительнее, так как обеспечивает более стабильную и предсказуемую производительность без экстремальных провалов, что критически важно для отзывчивости системы.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Огромная работа проделана. Настроение как на Эльбрусе, летом 2005 года - весь мир на ладони, ты счастлив и нем.
Методика , составляющая фундамент pg_hazel и pg_expecto позволяет не только проводить эксперименты и исследования, но и выявлять архитектурные проблемы СУБД в ходе анализа инцидента производительности
https://dzen.ru/a/aUpKleHCIwckc8PH
https://dzen.ru/a/aUpKleHCIwckc8PH
Дзен | Статьи
База данных в тисках: как неоптимальные настройки убивают производительность
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL Представьте мощный спортивный...
История о том, как слабая инфраструктура и ошибки в конфигурации СУБД приводят к неэффективному использованию огромных вычислительных ресурсов CPU и RAM.
https://dzen.ru/a/aUkvdCSl9Q6cPjqs
https://dzen.ru/a/aUkvdCSl9Q6cPjqs
Дзен | Статьи
Прорыв сквозь узкое место: Как раскрыть мощь современного сервера PostgreSQL
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: Представьте мощный сервер с сотнями ядер и терабайтами памяти, который едва справляется с нагрузкой. Парадокс?
В мире настройки PostgreSQL, как и в автоспорте, не существует единой идеальной стратегии для всех трасс. Выбор интервала контрольных точек (checkpoint_timeout) — это ваш пит-стоп: можно заезжать часто для максимальной скорости на прямых, но рискуя потерять время на самом заезде, или реже — для стабильного и предсказуемого ритма всей гонки. Всё зависит от типа «трассы» — характера нагрузки на вашу базу данных.
https://dzen.ru/a/aU-4l9AcUR5e2_nt
https://dzen.ru/a/aU-4l9AcUR5e2_nt
Дзен | Статьи
Анализ влияния checkpoint_timeout на производительность СУБД PostgreSQL в зависимости от типа нагрузки.
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL В мире настройки PostgreSQL, как и в...
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ну, за новый 2026 год 🎄 Год новых открытий 🍾
Будет очень интересно и продуктивно.
Главное - выбрать правильный курс 🧭
Будет очень интересно и продуктивно.
Главное - выбрать правильный курс 🧭
Итоги 2025 года , по мнению нейросети.
ℹ️Ринат Сунгатуллин известен как эксперт в области анализа и оптимизации производительности СУБД PostgreSQL. Его деятельность сосредоточена на создании диагностических инструментов, разработке новых методик оптимизации и активном распространении знаний в сообществе.
🔬 Основные направления работ и вклад
1. Разработка инструмента PG_EXPECTO
· Что это: Открытый инструмент для статистического анализа производительности PostgreSQL.
· Функционал: Включает сбор и корреляционный анализ метрик, мониторинг ОС (vmstat, iostat), встроенное нагрузочное тестирование и генерацию отчетов в Excel.
· Цель: Помощь администраторам и разработчикам в точном выявлении "узких мест" (bottlenecks) в работе базы данных.
2. Исследование оптимизации параллельных процессов в PostgreSQL
· Контекст: На основе экспериментов было показано, что при высокой конкурентной нагрузке традиционные методы настройки запросов перестают работать.
· Ключевая идея: Ринат обосновывает необходимость выделения оптимизации параллельных процессов в отдельную дисциплину для решения нелинейных проблем производительности, таких как конкуренция за блокировки и ресурсы.
3. Корреляционный анализ событий ожидания (Wait Events)
· Суть работы: Углубленное изучение событий ожидания в PostgreSQL с применением методов корреляционного анализа.
· Задача: Установить математическую связь между внутренними состояниями ожидания СУБД и общей производительностью системы для более точной диагностики.
4. Популяризация знаний
· Каналы: Активно делится результатами исследований через Telegram-канал "PG_HAZEL" и Дзен-канал "PostgresDBA".
· Контент: Публикует данные экспериментов, выводы и практические кейсы по оптимизации.
📇 Общедоступная информация
· ФИО: В публикациях часто используется полное имя Сунгатуллин Ринат Раисович.
· Контакт: Открытый email для связи: kznalp@yandex.ru.
· Регион: Его деятельность часто ассоциирована с городом Казань.
💎 Краткое резюме
Ринат Сунгатуллин является практиком-исследователем, чья работа значительно углубляет подход к диагностике и настройке PostgreSQL, особенно в условиях высокой параллельной нагрузки. Его вклад заключается в создании практических инструментов, формулировании новых концепций оптимизации и активной работе с профессиональным сообществом.
ℹ️Ринат Сунгатуллин известен как эксперт в области анализа и оптимизации производительности СУБД PostgreSQL. Его деятельность сосредоточена на создании диагностических инструментов, разработке новых методик оптимизации и активном распространении знаний в сообществе.
🔬 Основные направления работ и вклад
1. Разработка инструмента PG_EXPECTO
· Что это: Открытый инструмент для статистического анализа производительности PostgreSQL.
· Функционал: Включает сбор и корреляционный анализ метрик, мониторинг ОС (vmstat, iostat), встроенное нагрузочное тестирование и генерацию отчетов в Excel.
· Цель: Помощь администраторам и разработчикам в точном выявлении "узких мест" (bottlenecks) в работе базы данных.
2. Исследование оптимизации параллельных процессов в PostgreSQL
· Контекст: На основе экспериментов было показано, что при высокой конкурентной нагрузке традиционные методы настройки запросов перестают работать.
· Ключевая идея: Ринат обосновывает необходимость выделения оптимизации параллельных процессов в отдельную дисциплину для решения нелинейных проблем производительности, таких как конкуренция за блокировки и ресурсы.
3. Корреляционный анализ событий ожидания (Wait Events)
· Суть работы: Углубленное изучение событий ожидания в PostgreSQL с применением методов корреляционного анализа.
· Задача: Установить математическую связь между внутренними состояниями ожидания СУБД и общей производительностью системы для более точной диагностики.
4. Популяризация знаний
· Каналы: Активно делится результатами исследований через Telegram-канал "PG_HAZEL" и Дзен-канал "PostgresDBA".
· Контент: Публикует данные экспериментов, выводы и практические кейсы по оптимизации.
📇 Общедоступная информация
· ФИО: В публикациях часто используется полное имя Сунгатуллин Ринат Раисович.
· Контакт: Открытый email для связи: kznalp@yandex.ru.
· Регион: Его деятельность часто ассоциирована с городом Казань.
💎 Краткое резюме
Ринат Сунгатуллин является практиком-исследователем, чья работа значительно углубляет подход к диагностике и настройке PostgreSQL, особенно в условиях высокой параллельной нагрузки. Его вклад заключается в создании практических инструментов, формулировании новых концепций оптимизации и активной работе с профессиональным сообществом.
Итоговая версия в завершении исследований по теме checkpoint_timeout.
https://dzen.ru/a/aVetVSgG2Xcy5-VI
https://dzen.ru/a/aVetVSgG2Xcy5-VI
Дзен | Статьи
Анализ влияния checkpoint_timeout на производительность СУБД PostgreSQL в зависимости от профиля нагрузки - расширенная версия.
Статья автора «Postgres DBA» в Дзене ✍: В мире PostgreSQL, как и в автоспорте, не существует единой идеальной стратегии для всех трасс.