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.

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

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

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

Главный итог 2025 года - PG_EXPECTO идёт под всеми парусами.

Ну, за новый 2026 год 🎄 Год новых открытий 🍾
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.

Итоговая версия в завершении исследований по теме checkpoint_timeout.
https://dzen.ru/a/aVetVSgG2Xcy5-VI

Производительность PostgreSQL под контролем: анализ ключевого параметра checkpoint_timeout.

https://dzen.ru/suite/a5b42f43-9406-403e-8788-2208b191e4a6

Нагрузочное тестирование — это не просто сбор метрик, а сложный процесс их интерпретации. Традиционный анализ требует значительного времени и опыта. Проект PG_EXPECTO демонстрирует, как современные нейросети могут стать мощным соавтором инженера, мгновенно выявляя узкие места, коррелируя данные из разных источников (СУБД, ОС, диски) и формулируя конкретные рекомендации. Эта статья — практический пример превращения сырых данных нагрузочного теста в готовый план действий с помощью искусственного интеллекта.🧠
https://dzen.ru/a/aVkK0LKXRRwLXNu3

В современных системах обработки данных производительность подсистемы ввода-вывода (IO) часто становится ключевым фактором, определяющим общую эффективность СУБД. Даже на мощном оборудовании неправильная настройка или неоптимальные паттерны доступа к данным могут привести к “узким местам”, которые сводят на нет всю производительность системы. В статье разбираются результаты нагрузочного тестирования PostgreSQL с помощью инструмента PG_EXPECTO, чтобы выявить скрытые проблемы IO, проанализировать их причины и предложить конкретные шаги по оптимизации.
https://dzen.ru/a/aVpK0FifsUtYkQa1