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

От диагностики к действию
Высокая нагрузка на дисковую подсистему — частое «бутылочное горло», способный затормозить работу даже самого мощного сервера. Когда мониторинг показывает 100% утилизацию диска, растущие задержки и очередь из процессов, ожидающих IO, стандартных настроек ОС уже недостаточно.
Эта статья — не теория, а готовый план как по конкретным симптомам (OLAP-нагрузка, неэффективный кэш, блокировки) выявить корень проблемы и применить целенаправленные правки: от выбора IO-планировщика и настройки виртуальной памяти до оптимизации файловой системы. Каждое изменение объяснено, обосновано и снабжено конкретной командой. Следуя этому руководству, вы системно оптимизируете производительность IO, переводя подсистему из состояния «выживания» в режим эффективной работы.
https://dzen.ru/a/aVp5VVifsUtYwkJi

В ходе экспериментов по оптимизации подсистемы ввода-вывода была проанализирована работа системы под нагрузкой OLAP. Основное внимание уделялось настройкам ядра Linux (vm.dirty_ratio и vm.dirty_background_ratio), влияющим на механизм отложенной записи на диск. Результаты показали, что, несмотря на некоторые улучшения в операционной скорости, корневые проблемы производительности связаны не с дисковыми операциями, а с высокой нагрузкой на процессор и внутренними блокировками СУБД. Данная статья суммирует ключевые выводы и предоставляет рекомендации для дальнейшей оптимизации.
https://dzen.ru/a/aVutjIauBiNQ9H8_

На основе детального сравнительного анализа двух экспериментов по оптимизации подсистемы ввода-вывода (IO) для PostgreSQL, был получен ключевой и несколько неожиданный вывод. Эксперименты по настройке параметров отложенной записи (vm.dirty_ratio) и выбору IO-планировщика (deadline) показали, что само по себе тонкое регулирование дисковых операций не является решением фундаментальной проблемы производительности в данной системе. Несмотря на некоторые изменения в метриках (рост IOPS, увеличение задержек), основное узкое место сместилось в сторону процессорных ресурсов (CPU), блокировок и настроек параллелизма внутри СУБД. Этот отчёт наглядно иллюстрирует важность комплексной диагностики: прежде чем оптимизировать диск, стоит убедиться, что проблема действительно в нём.
https://dzen.ru/a/aVvP57dTWFeYbS7Z

В мире высоконагруженных СУБД каждый компонент системы требует пристального внимания. Подсистема ввода-вывода (IO) часто становится узким местом, напрямую влияющим на отзывчивость и стабильность работы базы данных. Данный анализ фокусируется на сердце этой подсистемы — планировщике операций ввода-вывода. Мы не просто сравниваем доступные алгоритмы (mq-deadline, kyber, bfq, none), но и проводим детальную оценку их применимости в конкретных условиях: для основного хранилища данных (vdd) и диска журнала транзакций (vdc). Цель — не слепая погоня за новыми технологиями, а взвешенное, обоснованное решение, основанное на анализе нагрузки, характеристик накопителей и архитектурных особенностей PostgreSQL.
https://dzen.ru/a/aVyujomGWERAt7sV

В мире высоконагруженных баз данных каждая миллисекунда ожидания ввода-вывода может стать узким местом всей системы. В поисках решения администраторы часто обращаются к настройке глубины очереди запросов к диску (nr_requests), надеясь одним параметром решить проблему высокой утилизации хранилища. Данный разбор на реальных метриках показывает, что вслепую увеличивать очередь не только бесполезно, но иногда и вредно. Когда диск постоянно работает на 100%, ключ к оптимизации лежит не в очереди, а в грамотном перераспределении нагрузки, стратегическом кэшировании и настройке планировщика операций ввода-вывода.
https://dzen.ru/a/aVy3LaX56xMOhvEu

В рамках проекта PG_EXPECTO по всесторонней оптимизации СУБД PostgreSQL был проведён цикл экспериментов по настройке подсистемы ввода-вывода. В ходе «Эксперимента-5» фокус сместился на тонкую настройку механизмов кэширования и буферизации операционной системы. Целью было оценить, как управление памятью для метаданных файловой системы может повлиять на общую производительность дисковой подсистемы в условиях аналитической (OLAP) нагрузки, где чтение данных преобладает над записью. Результаты оказались показательными: даже одна корректировка параметра vm.vfs_cache_pressure принесла ощутимое улучшение.
https://dzen.ru/a/aVzwry4rShKLA6Ku

В ходе масштабного исследования производительности подсистемы ввода-вывода PG_EXPECTO, Эксперимент-7 был посвящён тонкой настройке на уровне файловой системы. Основной гипотезой стало предположение, что отказ от фиксации времени последнего доступа к файлам (atime) снизит нагрузку на диск и повысит общую эффективность. Этот отчёт детально разбирает влияние параметров noatime и nodiratime на реальную нагрузку, выявляя не только прямые улучшения, но и неожиданные компромиссы. Результаты показывают, как даже минимальные изменения в конфигурации монтирования могут сместить узкие места производительности, высвободив ресурсы CPU ценой роста задержек записи.
https://dzen.ru/a/aV0b9LKXRRwLwHPk

Производительность PostgreSQL в высокой степени зависит от корректной работы с памятью. Ядро Linux, управляя дисковым кэшем и буферами, может как значительно ускорить работу СУБД, так и стать причиной серьёзных проблем — от излишнего свопинга до деградации производительности из-за двойного кэширования. В статье предоставлены практические инструкции по настройке ключевых параметров ядра (vm.swappiness, vm.dirty_*, vm.vfs_cache_pressure) для оптимальной работы PostgreSQL.
https://dzen.ru/a/aV3zqm_G1yJNa84H