Уменьшение параметров грязной памяти — интуитивно понятный шаг для снижения IO-нагрузки. Но что, если он лишь меняет "симптомы", не затрагивая корень проблемы? Итоги нагрузочного тестирования бросают вызов упрощенным подходам к тюнингу.
В статье представлены результаты сравнительного анализа производительности СУБД PostgreSQL под OLAP-нагрузкой. Исследование фокусируется на оценке влияния ключевых параметров виртуальной памяти ядра Linux — vm.dirty_ratio и vm.dirty_background_ratio — на поведение системы, паттерны ожиданий и итоговую эффективность.
#postgresql
https://dzen.ru/a/aXCgSD09TjYLotxM
В статье представлены результаты сравнительного анализа производительности СУБД PostgreSQL под OLAP-нагрузкой. Исследование фокусируется на оценке влияния ключевых параметров виртуальной памяти ядра Linux — vm.dirty_ratio и vm.dirty_background_ratio — на поведение системы, паттерны ожиданий и итоговую эффективность.
#postgresql
https://dzen.ru/a/aXCgSD09TjYLotxM
PG_EXPECTO 5.2 : OLTP - влияние vm.dirty_ratio/vm.dirty_background_ratio на производительность СУБД PostgreSQL.
В условиях, когда производительность СУБД упирается в пропускную способность дисковой подсистемы, каждая настройка ОС, влияющая на ввод-вывод, становится критичной. В статье исследуется, может ли агрессивная политика сброса «грязных» страниц памяти (vm.dirty*) смягчить узкое место, или же она лишь усиливает конкуренцию за ресурсы.
#postgresql
https://dzen.ru/a/aXDGJpuEUwzbZ1EU
В условиях, когда производительность СУБД упирается в пропускную способность дисковой подсистемы, каждая настройка ОС, влияющая на ввод-вывод, становится критичной. В статье исследуется, может ли агрессивная политика сброса «грязных» страниц памяти (vm.dirty*) смягчить узкое место, или же она лишь усиливает конкуренцию за ресурсы.
#postgresql
https://dzen.ru/a/aXDGJpuEUwzbZ1EU
OS Tuning — необходимый третий столп оптимизации производительности PostgreSQL.
Классическая методика оптимизации производительности PostgreSQL традиционно делится на две области: тонкую настройку запросов (SQL Tuning) и регулировку параметров экземпляра СУБД (Instance Tuning). Однако эксперименты, проведенные с помощью инструмента нагрузочного тестирования pg_expecto, выявили системное «узкое место»: даже идеально настроенная СУБД упирается в ограничения, накладываемые конфигурацией операционной системы. Данное эссе обосновывает необходимость выделения «OS Tuning» в самостоятельный, критически важный раздел работ по оптимизации.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXQjhZgFo26ewucW
Классическая методика оптимизации производительности PostgreSQL традиционно делится на две области: тонкую настройку запросов (SQL Tuning) и регулировку параметров экземпляра СУБД (Instance Tuning). Однако эксперименты, проведенные с помощью инструмента нагрузочного тестирования pg_expecto, выявили системное «узкое место»: даже идеально настроенная СУБД упирается в ограничения, накладываемые конфигурацией операционной системы. Данное эссе обосновывает необходимость выделения «OS Tuning» в самостоятельный, критически важный раздел работ по оптимизации.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXQjhZgFo26ewucW
PG_EXPECTO : влияние vm.vfs_cache_pressure на производительность PostgreSQL при нагрузке, имитирующей OLAP (1/3).
Существует дефицит специализированных исследований по тонкой настройке ОС для СУБД. Настоящая работа заполняет этот пробел, предлагая экспериментальный анализ влияния параметра vm.vfs_cache_pressure в Linux на производительность PostgreSQL под синтетической OLAP-нагрузкой.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXRoG7HdGxKVd8gD
Существует дефицит специализированных исследований по тонкой настройке ОС для СУБД. Настоящая работа заполняет этот пробел, предлагая экспериментальный анализ влияния параметра vm.vfs_cache_pressure в Linux на производительность PostgreSQL под синтетической OLAP-нагрузкой.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXRoG7HdGxKVd8gD
PG_EXPECTO : влияние vm.vfs_cache_pressure на производительность PostgreSQL при нагрузке, имитирующей OLAP (2/3).
Данный документ содержит анализ влияния параметра ядра Linux vm.vfs_cache_pressure на производительность СУБД PostgreSQL при имитации OLAP-нагрузки. Исследование фокусируется на системных метриках (I/O, память, CPU) и выявляет оптимальные настройки для заданной конфигурации оборудования.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXR6fc_OSmXLrwBG
Данный документ содержит анализ влияния параметра ядра Linux vm.vfs_cache_pressure на производительность СУБД PostgreSQL при имитации OLAP-нагрузки. Исследование фокусируется на системных метриках (I/O, память, CPU) и выявляет оптимальные настройки для заданной конфигурации оборудования.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXR6fc_OSmXLrwBG
PG_EXPECTO : влияние vm.vfs_cache_pressure на производительность PostgreSQL при нагрузке, имитирующей OLAP (3/3).
В данном анализе исследуется влияние параметра ядра Linux vm.vfs_cache_pressure на производительность дисковой подсистемы под аналитической (OLAP) нагрузкой PostgreSQL. На основе данных нагрузочного тестирования сравнивается три значения параметра (50, 100, 150) с целью выявления оптимальной настройки для сценариев работы с большими объемами данных.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXSI2eZLIC5z93tb
В данном анализе исследуется влияние параметра ядра Linux vm.vfs_cache_pressure на производительность дисковой подсистемы под аналитической (OLAP) нагрузкой PostgreSQL. На основе данных нагрузочного тестирования сравнивается три значения параметра (50, 100, 150) с целью выявления оптимальной настройки для сценариев работы с большими объемами данных.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXSI2eZLIC5z93tb
Итог исследования
Проведённое комплексное исследование убедительно демонстрирует, что параметр ядра Linux vm.vfs_cache_pressure оказывает статистически значимое и многогранное влияние на производительность PostgreSQL при OLAP-нагрузке, имитирующей последовательное чтение больших объёмов данных.
Недостатки тестовой конфигурации: Исследование выявило системные проблемы, общие для всех тестов:
Критически низкий hit ratio shared buffers (55-58%), указывающий на недостаточный объём оперативной памяти для данной рабочей нагрузки.
Постоянно высокий уровень ожидания ввода-вывода (wa > 10%), подтверждающий, что диск является узким местом.
Общие рекомендации для OLAP-нагрузок на PostgreSQL:
Аппаратные улучшения (более быстрые NVMe SSD, увеличение RAM) имеют высший приоритет для снятия выявленных ограничений.
Оптимизация ОС: Уменьшение vm.dirty_* соотношений для снижения латентности записи и увеличение read_ahead_kb для ускорения последовательного чтения.
Оптимизация PostgreSQL: Увеличение shared_buffers, work_mem, effective_cache_size и настройка параметров параллельного выполнения.
Постоянно высокий уровень ожидания ввода-вывода (wa > 10%), подтверждающий, что диск является узким местом.
Критически низкий hit ratio shared buffers (55-58%), указывающий на недостаточный объём оперативной памяти для данной рабочей нагрузки.
Анализ расхождений в рекомендациях: vm.vfs_cache_pressure = 100 vs 150
В исследовании содержится кажущееся противоречие: в Части 2 оптимальным названо значение 100, а в Части 3 — 150. Причина этих разных рекомендаций заключается не в ошибке, а в разном фокусе анализа и приоритетах, которые они отражают. Это наглядная иллюстрация того, что процесс оптимизации — это всегда выбор компромиссного решения из набора альтернатив.
Рекомендация из Части 2: vm.vfs_cache_pressure = 100
Фокус анализа: Общая стабильность системы, поведение процессов, управление памятью и свопом.
Ключевые аргументы:
Стабильность процессов: Отсутствие аномального роста процессов в состоянии D (блокировка).
Управление памятью: Наиболее стабильное и предсказуемое использование свопа (наименьший рост).
Сбалансированность: Умеренные корреляции между метриками, отсутствие экстремальных паттернов.
Компромисс: Оптимальный баланс между удержанием данных в кэше и их своевременным освобождением.
Приоритет: Надёжность и предсказуемость долгосрочной работы системы.
Рекомендация из Части 3: vm.vfs_cache_pressure = 150
Фокус анализа: Максимальная производительность дисковой подсистемы, задержки и пропускная способность.
Ключевые аргументы:
Производительность диска: Наивысшая пропускная способность (137.5 MB/s) и наименьшие задержки чтения (9.8 мс).
Эффективность очереди: Самая короткая очередь запросов к диску, что указывает на более эффективную обработку.
Разгрузка CPU: Наименьшая нагрузка процессора в режиме ожидания I/O (wa).
Механизм: Агрессивное освобождение кэша снижает конкуренцию (contention) за оперативную память.
Приоритет: Максимальная скорость обработки данных и минимизация времени выполнения задач.
Заключительный вывод по выбору значения
Обе рекомендации верны в своих контекстах. Выбор между 100 и 150 — это классический инженерный компромисс между «быстро» и «стабильно».
Для продакшен-среды, где критически важны предсказуемость, стабильность и отсутствие аномалий (внезапные блокировки процессов), следует придерживаться рекомендации vm.vfs_cache_pressure = 100 (или диапазон 90-110).
Для выделенных ETL-задач или пакетной аналитической обработки, где ключевая цель — минимизировать время выполнения и диск является подтверждённым узким местом, можно обоснованно применить значение vm.vfs_cache_pressure = 150 для получения максимальной пропускной способности, отдавая себе отчёт в потенциально возросшей нагрузке на подсистему памяти ядра.
Таким образом, исследование не даёт единственно верного ответа, а предоставляет администратору обоснованный выбор в зависимости от конкретных бизнес-требований и приоритетов, подчёркивая, что эффективная оптимизация — это всегда поиск баланса между конфликтующими целями системы.
Проведённое комплексное исследование убедительно демонстрирует, что параметр ядра Linux vm.vfs_cache_pressure оказывает статистически значимое и многогранное влияние на производительность PostgreSQL при OLAP-нагрузке, имитирующей последовательное чтение больших объёмов данных.
Недостатки тестовой конфигурации: Исследование выявило системные проблемы, общие для всех тестов:
Критически низкий hit ratio shared buffers (55-58%), указывающий на недостаточный объём оперативной памяти для данной рабочей нагрузки.
Постоянно высокий уровень ожидания ввода-вывода (wa > 10%), подтверждающий, что диск является узким местом.
Общие рекомендации для OLAP-нагрузок на PostgreSQL:
Аппаратные улучшения (более быстрые NVMe SSD, увеличение RAM) имеют высший приоритет для снятия выявленных ограничений.
Оптимизация ОС: Уменьшение vm.dirty_* соотношений для снижения латентности записи и увеличение read_ahead_kb для ускорения последовательного чтения.
Оптимизация PostgreSQL: Увеличение shared_buffers, work_mem, effective_cache_size и настройка параметров параллельного выполнения.
Постоянно высокий уровень ожидания ввода-вывода (wa > 10%), подтверждающий, что диск является узким местом.
Критически низкий hit ratio shared buffers (55-58%), указывающий на недостаточный объём оперативной памяти для данной рабочей нагрузки.
Анализ расхождений в рекомендациях: vm.vfs_cache_pressure = 100 vs 150
В исследовании содержится кажущееся противоречие: в Части 2 оптимальным названо значение 100, а в Части 3 — 150. Причина этих разных рекомендаций заключается не в ошибке, а в разном фокусе анализа и приоритетах, которые они отражают. Это наглядная иллюстрация того, что процесс оптимизации — это всегда выбор компромиссного решения из набора альтернатив.
Рекомендация из Части 2: vm.vfs_cache_pressure = 100
Фокус анализа: Общая стабильность системы, поведение процессов, управление памятью и свопом.
Ключевые аргументы:
Стабильность процессов: Отсутствие аномального роста процессов в состоянии D (блокировка).
Управление памятью: Наиболее стабильное и предсказуемое использование свопа (наименьший рост).
Сбалансированность: Умеренные корреляции между метриками, отсутствие экстремальных паттернов.
Компромисс: Оптимальный баланс между удержанием данных в кэше и их своевременным освобождением.
Приоритет: Надёжность и предсказуемость долгосрочной работы системы.
Рекомендация из Части 3: vm.vfs_cache_pressure = 150
Фокус анализа: Максимальная производительность дисковой подсистемы, задержки и пропускная способность.
Ключевые аргументы:
Производительность диска: Наивысшая пропускная способность (137.5 MB/s) и наименьшие задержки чтения (9.8 мс).
Эффективность очереди: Самая короткая очередь запросов к диску, что указывает на более эффективную обработку.
Разгрузка CPU: Наименьшая нагрузка процессора в режиме ожидания I/O (wa).
Механизм: Агрессивное освобождение кэша снижает конкуренцию (contention) за оперативную память.
Приоритет: Максимальная скорость обработки данных и минимизация времени выполнения задач.
Заключительный вывод по выбору значения
Обе рекомендации верны в своих контекстах. Выбор между 100 и 150 — это классический инженерный компромисс между «быстро» и «стабильно».
Для продакшен-среды, где критически важны предсказуемость, стабильность и отсутствие аномалий (внезапные блокировки процессов), следует придерживаться рекомендации vm.vfs_cache_pressure = 100 (или диапазон 90-110).
Для выделенных ETL-задач или пакетной аналитической обработки, где ключевая цель — минимизировать время выполнения и диск является подтверждённым узким местом, можно обоснованно применить значение vm.vfs_cache_pressure = 150 для получения максимальной пропускной способности, отдавая себе отчёт в потенциально возросшей нагрузке на подсистему памяти ядра.
Таким образом, исследование не даёт единственно верного ответа, а предоставляет администратору обоснованный выбор в зависимости от конкретных бизнес-требований и приоритетов, подчёркивая, что эффективная оптимизация — это всегда поиск баланса между конфликтующими целями системы.
Оперативная память — поле битвы между кэшем ОС и буферами СУБД. Параметр vm.vfs_cache_pressure выступает в роли регулятора этого противостояния. В условиях OLAP-нагрузки, где важны и предсказуемость, и скорость последовательного чтения, его выбор неочевиден. Данное исследование измеряет последствия этого выбора и намечает путь к более сбалансированной конфигурации.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXSufvm5HzVxQkfL
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXSufvm5HzVxQkfL
Текущая конфигурация сервера PostgreSQL не соответствует профилю OLAP-нагрузки, создавая дисбаланс в использовании памяти и формируя узкое место на подсистеме ввода-вывода. Данный анализ выявляет корень проблем и предлагает путь оптимизации.
Нижеизложенная гипотеза сформирована в результате автоматизированного анализа метрик.
Ключевой принцип: любые рекомендации, полученные с помощью ИИ, сколь бы убедительно они ни были аргументированы, необходимо рассматривать как теоретическую модель.
Её адекватность и применимость доказываются исключительно в ходе контролируемого эксперимента и сравнения показателей «до» и «после».
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXW4HcMuW1mIVfhn
Нижеизложенная гипотеза сформирована в результате автоматизированного анализа метрик.
Ключевой принцип: любые рекомендации, полученные с помощью ИИ, сколь бы убедительно они ни были аргументированы, необходимо рассматривать как теоретическую модель.
Её адекватность и применимость доказываются исключительно в ходе контролируемого эксперимента и сравнения показателей «до» и «после».
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXW4HcMuW1mIVfhn
👍1
Настоящее исследование осуществлено с применением инструментария pg_expecto, обеспечивающего строгую методологию репрезентативного нагрузочного тестирования. Данный инструмент позволил провести сравнительный анализ двух дискретных конфигураций СУБД PostgreSQL в контролируемых и идентичных условиях, моделирующих устойчивую OLAP-нагрузку. Ниже представлено краткое изложение методологии эксперимента, включая описание стенда, генерации нагрузочного паттерна и ключевых варьируемых параметров, что обеспечивает полную воспроизводимость и верифицируемость полученных результатов. Основной целью являлась эмпирическая проверка гипотезы о влиянии реконфигурации областей памяти (shared_buffers и work_mem) на комплексные показатели производительности системы.
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXXqFLVrc2CdQJ0p
#PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aXXqFLVrc2CdQJ0p
Анонс.
pg_expecto v6: Анализ dirty-страниц, shared_buffers и памяти в сценариях OLAP/OLTP.
Новая, шестая версия делает мощный скачок в анализе работы с памятью. Основной фокус новой версии - динамика dirty-страниц кэша операционной системы и их влиянии на производительность СУБД PostgreSQL, при имитации аналитической (OLAP) и транзакционной (OLTP) нагрузки.
Что принципиально нового в pg_expecto v6?
Мониторинг Dirty-страниц: Анализ ключевых метрик работы механизма фоновой записи ОС:
· dirty_percent — текущий процент «грязных» страниц в кэше ОС.
· dirty_bg_percent — порог, при превышении которого запускается фоновая запись.
· available_memory — общий контекст доступной памяти.
https://dzen.ru/suite/0c674be0-2dbc-4b73-bed0-3c30593c2ca2
pg_expecto v6: Анализ dirty-страниц, shared_buffers и памяти в сценариях OLAP/OLTP.
Новая, шестая версия делает мощный скачок в анализе работы с памятью. Основной фокус новой версии - динамика dirty-страниц кэша операционной системы и их влиянии на производительность СУБД PostgreSQL, при имитации аналитической (OLAP) и транзакционной (OLTP) нагрузки.
Что принципиально нового в pg_expecto v6?
Мониторинг Dirty-страниц: Анализ ключевых метрик работы механизма фоновой записи ОС:
· dirty_percent — текущий процент «грязных» страниц в кэше ОС.
· dirty_bg_percent — порог, при превышении которого запускается фоновая запись.
· available_memory — общий контекст доступной памяти.
https://dzen.ru/suite/0c674be0-2dbc-4b73-bed0-3c30593c2ca2
Тестирование производительности PostgreSQL часто упирается в вопрос: как система поведёт себя под реальной, смешанной нагрузкой? Методы «на глазок» и разрозненные метрики не дают полной картины. PG_EXPECTO v.6 — инструмент, который целенаправленно создаёт реалистичную имитацию OLTP и OLAP-нагрузки, дополняя её структурированными чек-листами по вводу-выводу и памяти, а также ключевой статистикой по vm_dirty и shared_buffers для глубокой диагностики.
https://dzen.ru/a/aYIY9tsuOVYutPS3
https://dzen.ru/a/aYIY9tsuOVYutPS3
В мире администрирования PostgreSQL данные об ожиданиях (wait events) являются ключевым источником диагностики производительности. Однако отдельные метрики без аналитической обработки создают лишь информационный шум, не отвечая на главный вопрос: какой тип ожиданий действительно определяет общую нагрузку на систему?
Метод «Взвешенной корреляции ожиданий (ВКО)», реализованный в комплексе PG_EXPECTO, основан на серьёзной теоретической базе. Он сочетает корреляционный анализ для оценки силы связи между типом ожиданий и общей нагрузкой с взвешиванием по значимости, учитывающим долю каждого типа. Без этого фундамента метрика оставалась бы просто числом, а не стратегическим инструментом приоритизации.
Именно теория превращает ВКО в точный компас, который позволяет отделить системные узкие места от фонового шума и сфокусироваться на главной причине проблем — будь то ожидания IO, IPC или блокировок.
https://dzen.ru/a/aYS6-FFz2FVr6wG6
Метод «Взвешенной корреляции ожиданий (ВКО)», реализованный в комплексе PG_EXPECTO, основан на серьёзной теоретической базе. Он сочетает корреляционный анализ для оценки силы связи между типом ожиданий и общей нагрузкой с взвешиванием по значимости, учитывающим долю каждого типа. Без этого фундамента метрика оставалась бы просто числом, а не стратегическим инструментом приоритизации.
Именно теория превращает ВКО в точный компас, который позволяет отделить системные узкие места от фонового шума и сфокусироваться на главной причине проблем — будь то ожидания IO, IPC или блокировок.
https://dzen.ru/a/aYS6-FFz2FVr6wG6
📋План работ на следующую неделю:
1️⃣Чек-лист параметров CPU, IO, RAM (Linux , PostgreSQL) для типов нагрузки OLTP/ OLAP - список текущих значений для анализа с помощью нейросети.
2️⃣Дополнить чек-лист RAM анализом корреляции vm_dirty* и метрик vmstat.
3️⃣Дополнить чек-лист IO анализом корреляции shared_buffers и метрик vmstat.
1️⃣Чек-лист параметров CPU, IO, RAM (Linux , PostgreSQL) для типов нагрузки OLTP/ OLAP - список текущих значений для анализа с помощью нейросети.
2️⃣Дополнить чек-лист RAM анализом корреляции vm_dirty* и метрик vmstat.
3️⃣Дополнить чек-лист IO анализом корреляции shared_buffers и метрик vmstat.
Производительность PostgreSQL — это не магия, а результат грамотной настройки множества взаимосвязанных компонентов: от ядра операционной системы до внутренних параметров СУБД. Данный материал представляет собой сжатое, практико-ориентированное руководство, которое систематизирует ключевые настройки для Linux и PostgreSQL. Опираясь на результаты нагрузочного тестирования, мы выделим оптимальные значения для типовой конфигурации сервера и объясним, как они влияют на работу под различными типами нагрузок — OLTP и OLAP.
https://dzen.ru/a/aYbUwvk2nRiCYIqy
https://dzen.ru/a/aYbUwvk2nRiCYIqy
Анализ корреляции между параметрами vm.dirty и метриками vmstat.
Производительность СУБД, особенно такой мощной, как PostgreSQL, напрямую зависит от тонкой настройки не только самой базы данных, но и операционной системы.
https://dzen.ru/a/aYbYr5rF1Gabx4P3
Производительность СУБД, особенно такой мощной, как PostgreSQL, напрямую зависит от тонкой настройки не только самой базы данных, но и операционной системы.
https://dzen.ru/a/aYbYr5rF1Gabx4P3
Анализ эффективности и применимости корреляции метрик shared_buffers PostgreSQL и vmstat.
Совместный анализ метрик буферного кэша PostgreSQL (shared_buffers) и системной статистики (vmstat) позволяет выявлять взаимосвязи между работой СУБД и использованием ресурсов ОС. Это помогает находить узкие места в производительности, такие как нехватка оперативной памяти или перегрузка дисковой подсистемы.
https://dzen.ru/a/aYbbg1VkdAr2LcCm
Совместный анализ метрик буферного кэша PostgreSQL (shared_buffers) и системной статистики (vmstat) позволяет выявлять взаимосвязи между работой СУБД и использованием ресурсов ОС. Это помогает находить узкие места в производительности, такие как нехватка оперативной памяти или перегрузка дисковой подсистемы.
https://dzen.ru/a/aYbbg1VkdAr2LcCm
Тема исследований на ближайшие полгода.
Анализ производительности современных СУБД, таких как PostgreSQL, часто упирается в сложную задачу интерпретации множества взаимосвязанных метрик. Традиционные методы, основанные на выявлении корреляций, не всегда способны ответить на ключевой вопрос: что является причиной, а что — следствием возникающей проблемы?
В контексте поиска более совершенных подходов к диагностике всё большее внимание привлекают методы причинно-следственного анализа, в частности, причинность по Гренджеру (Granger causality). Этот статистический инструмент, применяемый к временным рядам, позволяет с определённой долей уверенности утверждать, предшествует ли изменение одной метрики изменению другой, что является значительным шагом вперёд по сравнению с простой констатацией взаимосвязи.
https://dzen.ru/a/aYgqsVFz2FVrOIbd
Анализ производительности современных СУБД, таких как PostgreSQL, часто упирается в сложную задачу интерпретации множества взаимосвязанных метрик. Традиционные методы, основанные на выявлении корреляций, не всегда способны ответить на ключевой вопрос: что является причиной, а что — следствием возникающей проблемы?
В контексте поиска более совершенных подходов к диагностике всё большее внимание привлекают методы причинно-следственного анализа, в частности, причинность по Гренджеру (Granger causality). Этот статистический инструмент, применяемый к временным рядам, позволяет с определённой долей уверенности утверждать, предшествует ли изменение одной метрики изменению другой, что является значительным шагом вперёд по сравнению с простой констатацией взаимосвязи.
https://dzen.ru/a/aYgqsVFz2FVrOIbd
План работ по реализации причинности по Гренджеру для анализа и оптимизации производительности СУБД PostgreSQL
https://dzen.ru/a/aYwTk2wd009T3nMZ
https://dzen.ru/a/aYwTk2wd009T3nMZ
PG_EXPECTO v.7 : Комплексный статистический анализ ожиданий СУБД PostgreSQL.
Традиционный подход к диагностике производительности PostgreSQL зачастую опирается на эвристики, «типовые чек‑листы» и интуицию администратора. Администратор видит всплеск ожиданий, находит самый массовый тип события и принимает решение: «увеличить shared_buffers» или «выключить параллельные запросы». Такой метод работает в очевидных случаях, но оказывается бессилен, когда система находится в состоянии сложного баланса между разными механизмами, а первопричина торможения скрыта за вторичными эффектами.
https://dzen.ru/a/aY3whK80YmixfEUZ
Традиционный подход к диагностике производительности PostgreSQL зачастую опирается на эвристики, «типовые чек‑листы» и интуицию администратора. Администратор видит всплеск ожиданий, находит самый массовый тип события и принимает решение: «увеличить shared_buffers» или «выключить параллельные запросы». Такой метод работает в очевидных случаях, но оказывается бессилен, когда система находится в состоянии сложного баланса между разными механизмами, а первопричина торможения скрыта за вторичными эффектами.
https://dzen.ru/a/aY3whK80YmixfEUZ
Итог исследований о применимости теста причинности по Гренджеру.
Проблема нестационарности временных рядов (ВР) в контексте системных метрик PostgreSQL (например, количество ожиданий блокировок, время ожидания, количество активных транзакций) является классической задачей при попытке применить эконометрические методы, такие как тест причинности по Грэнджеру.
Невозможность использования теста Грэнджера напрямую связана с тем, что математические ожидания и дисперсии метрик PostgreSQL зависят от времени (из-за роста данных, изменения конфигураций и циклов нагрузки), что нарушает математические основы теста.
Работы по теме - завершены.
Проблема нестационарности временных рядов (ВР) в контексте системных метрик PostgreSQL (например, количество ожиданий блокировок, время ожидания, количество активных транзакций) является классической задачей при попытке применить эконометрические методы, такие как тест причинности по Грэнджеру.
Невозможность использования теста Грэнджера напрямую связана с тем, что математические ожидания и дисперсии метрик PostgreSQL зависят от времени (из-за роста данных, изменения конфигураций и циклов нагрузки), что нарушает математические основы теста.
Работы по теме - завершены.