Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен
Предисловие
Традиционный DBA-анализ часто субъективен и опирается на опыт конкретного специалиста. PG_EXPECTO предлагает другой метод : автоматизация сбора и обработки статистики с помощью PG_EXPECTO v.7 и формирование выводов нейросети DeepSeek.
PG_EXPECTO рассчитал граничные значения и метрики ВКО, отсеяв незначимые события. DeepSeek, получив эти «чистые» данные, провел сравнительный анализ экспериментов , указав на скрытые доминанты и с��стемные паттерны.
1.Комплексный статистический анализ ожиданий СУБД PostgreSQL
Применение корреляционного и регрессионного анализа позволяет решить три критически важные задачи:
1.Отсечь иллюзорные связи. Тип ожидания может быть многочисленным, но при этом не оказывать системного влияния на рост общей задержки. Статистическая значимость (p‑value) и низкая взвешенная корреляция (ВКО) отфильтровывают такие события, экономя часы бесполезных настроек.
2.Выявить скрытые доминанты. Нередко тип ожидания, занимающий лишь 10–15% в структуре событий, на поверку оказывается «бутылочным горлышком», с которым жёстко связан общий рост ожиданий. Именно его корректировка даёт максимальный прирост производительности. ВКО как интегральная метрика ранжирует проблемы именно по степени их фактического влияния на нагрузку.
3.Оценить предсказуемость и устойчивость. Высокий коэффициент детерминации (R²) регрессионной модели говорит о том, что связь между типом ожидания и общей задержкой стабильна и воспроизводима. Это не разовый выброс, а системный паттерн. Низкий R², напротив, предупреждает: даже значимый по корреляции тип ожидания ведёт себя хаотично, и его оптимизация может дать непредсказуемый результат.
PG_EXPECTO v.7 : Комплексный статистический анализ ожиданий СУБД PostgreSQL. | Postgres DBA | Дзен
Комплексная методика статистического анализа производительности СУБД | Postgres DBA | Дзен
Интегральный приоритет типа ожиданий wait_event_type | Postgres DBA | Дзен
Формула расчета коэффициента тренда | Postgres DBA | Дзен
2. Синтез статистики и искусственного интеллекта
В основе отчета лежат методы статистического анализа, включая регрессионный анализ трендов, расчет коэффициентов корреляции и детерминации, а также авторская метрика ВКО (Взвешенная корреляция ожиданий) для ранжирования приоритетности проблем. Все выводы и рекомендации базируются исключительно на собранных за указанный период данных.
3.Разделение ответственности
pg_expecto v.7
Выполняет сбор сырых метрик в ходе нагрузочного тестирования, производит их статистическую обработку (расчет граничных значений, медиан, коэффициентов корреляции, регрессий, R² и т.д.)
DeepSeek
Получает уже обработанные статистические данные (итоговые таблицы, коэффициенты, тренды, приоритеты) и на их основе формирует сводный отчет, добавляя экспертные выводы, группировку и интерпретацию
Практическое применение методологии PG_EXPECTO v.7. на примере исследования влияния чрезмерно завышенного значения max_connections
Кейс: Сравнение производительности PostgreSQL при max_connections = 30 и 3000.
Методология: Как корреляция (ВКО) и регрессия (R²) помогают расставлять приоритеты.
Результат: Почему IPC остается критическим, а LWLock вышел на второе место.
Теоретическая часть, предпосылка к исследованию.
При настройке PostgreSQL многие администраторы ориентируются на простое правило: «чем выше лимит соединений, тем больше соединений я могу обслужить». Казалось бы, установка max_connections = 1000 — это дальновидный запас на будущее. Однако за этим решением скрывается неочевидная плата, которую база данных взимает ежесекундно, даже если большую часть времени вы используете лишь 20 подключений.
Почему не стоит ставить max_connections = 1000 просто "на всякий случай". | Postgres DBA | Дзен
Нагрузка на СУБД в ходе нагрузочного тестирования по сценарию нагрузки имитирующему OLAP
Сравнительные показатели операционной скорости и ожиданий СУБД в ходе Эксперимента-1(max_connection = 30 ) и Эксперимента-1(max_connection = 3000 )
Применение нейросети DeepSeek для сравнительного анализа статистически обработанных данных о результатах экспериментов
Краткий анализ
Существенные различия метрик производительности СУБД и инфраструктуры
Интегральный приоритет ожиданий:
Приоритет LWLock вырос с 0.342 (30 соединений) до 0.468 (3000 соединений).
Приоритет IO снизился с 0.5275 до 0.3905, но его взвешенная корреляция (ВКО) увеличилась с 0.19 (высокое) до 0.20 (критическое).
Приоритет Timeout незначительно увеличился (0.578 → 0.584).
Приоритет IPC остался неизменным (0.848).
Негативный тренд очереди процессов (procs r) усилился (коэффициент тренда 26.7 → 29.1).
Негативный тренд простоя CPU (cpu id) стал более выраженным (36.6 → 38.1).
Доля времени с wa > 10% выросла с 83.6% до 90.9% (ALARM).
Использование памяти:
Свободная RAM <5% в обоих экспериментах – 100% времени (ALARM).
Swap out при 30 соединениях наблюдался в 6.4% времени, при 3000 – отсутствовал (0%).
Объём «грязных» страниц (dirty pages) значительно увеличился: медиана с 2.4 МБ до 3.1 МБ, максимум с 2.98 МБ до 4.4 МБ.
Корреляции:
Грязные блоки и записанные блоки (bo) корреляция выросла с 0.87 до 0.99, что указывает на чрезмерно агрессивную запись при max_connections=3000.
Операционная скорость и записанные блоки корреляция увеличилась с 0.965 до 0.982 – усиление зависимости производительности от записи на диск.
Dirty pages size и sy (system time) осталась очень высокой (0.97 и 0.92) – сохраняются высокие накладные расходы ядра.
LWLock и sy корреляция незначительно выросла (0.958 → 0.963).
Shared buffers hit ratio:
Медианное значение снизилось с 60.1% (30) до 58.9% (3000) – незначительное ухудшение эффективности кеша.
Количество вызовов запросов:
Для сценария с наибольшим числом вызовов (scenario3) количество выполнений уменьшилось с ~2.34 млн до ~2.21 млн, что может указывать на некоторое снижение интенсивности нагрузки .
Главный итог влияния max_connections на производительность СУБД и инфраструктуры
Увеличение лимита подключений с 30 до 3000 привело к следующим ключевым эффектам:
Рост конкуренции за легковесные блокировки (LWLock) – приоритет LWLock вырос, что свидетельствует об увеличении внутренней борьбы за структуры shared buffers.
Усиление зависимости производительности от операций записи – корреляции скорости с записью на диск и грязных страниц с bo резко возросли, что говорит о том, что подсистема ввода-вывода стала ещё более узким местом.
Увеличение времени ожидания ввода-вывода (wa) – доля времени с wa>10% выросла до 91%, подтверждая, что диск не справляется с нагрузкой.
Ухудшение трендов загрузки CPU – очередь процессов и падение простоя CPU стали более выраженными, указывая на повышенную нагрузку на планировщик.
Рост объёма «грязных» страниц – система накапливает больше изменённых данных перед сбросом на диск, что может приводить к пиковым нагрузкам при контрольных точках.
Снижение эффективности кеша shared buffers – hit ratio немного упал, вероятно, из-за большего числа конкурентных обращений, вытесняющих данные из кеша.
В целом, увеличение max_connections до 3000 усугубило проблемы с подсистемой ввода-вывода и внутренними блокировками, не дав прироста пропускной способности. Система стала ещё сильнее ограничена диском и конкуренцией за ресурсы, что требует оптимизации либо аппаратного обеспечения (более быстрый диск), либо параметров СУБД, связанных с записью (checkpoint, bgwriter, WAL) и управлением памятью.
Детальный анализ
Сводный сравнительный отчет по производительности СУБД и инфраструктуры
ЭКСПЕРИМЕНТ-1 (max_connections = 30) vs ЭКСПЕРИМЕНТ-3 (max_connections = 3000)
Общая информация
Версия PostgreSQL: 17.5 (одинаковая в обоих экспериментах)
Аппаратная платформа: 8 виртуальных CPU (Intel Xeon Skylake), 7.5 GB RAM, диски выделены под WAL (/wal), данные (/data), логи (/log)
Настройки СУБД: идентичны, за исключением параметра max_connections (30 в эксперименте-1, 3000 в эксперименте-3)
Настройки VM: одинаковые (dirty_ratio=10, dirty_background_ratio=5, swappiness=1 и др.)
Нагрузка: выполнялись три сценария pgbench (scenario1, scenario2, scenario3), количество вызовов сопоставимо
Общий анализ операционной скорости и ожиданий СУБД
Сравнительный анализ граничных значений операционной скорости (SPEED) и ожиданий СУБД (WAITINGS)
ЭКСПЕРИМЕНТ-1 (max_connections=30)
SPEED (операционная скорость):
MIN: 124 468
MEDIAN: 126 289
MAX: 208 824
WAITINGS (суммарные ожидания СУБД):
MIN: 14 539
MEDIAN: 22 937
MAX: 34 518
ЭКСПЕРИМЕНТ-3 (max_connections=3000)
SPEED (операционная скорость):
MIN: 120 831 (↓ на 2.9%)
MEDIAN: 125 108 (↓ на 0.9%)
MAX: 205 959 (↓ на 1.4%)
WAITINGS (суммарные ожидания СУБД):
MIN: 14 889 (↑ на 2.4%)
MEDIAN: 22 810 (↓ на 0.6%)
MAX: 35 584 (↑ на 3.1%)
Вывод: Увеличение лимита подключений привело к незначительному снижению скорости (менее 3%) и небольшому росту пиковых ожиданий.
Сравнительный анализ трендов операционной скорости и ожиданий СУБД
ЭКСПЕРИМЕНТ-1
Тренд SPEED: R² = 0.62 (хорошая модель), угол наклона +38.32
Тренд WAITINGS: R² = 0.94 (очень высокая модель), угол наклона +44.18
ЭКСПЕРИМЕНТ-3
Тренд SPEED: R² = 0.67 (хорошая модель), угол наклона +39.38
Тренд WAITINGS: R² = 0.94 (очень высокая модель), угол наклона +44.12
Вывод: Характер трендов практически идентичен – скорость и ожидания медленно растут во времени. Изменение max_connections не повлияло на направленность трендов.
1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД
Интегральные приоритеты типов ожиданий
Интегральный приоритет типа ожиданий wait_event_type | Postgres DBA | Дзен
ЭКСПЕРИМЕНТ-1:
IPC: 0.8482 (критический)
Timeout: 0.5781 (высокий)
IO: 0.5275 (высокий)
LWLock: 0.3420 (средний)
Extension, BufferPin, Lock: 0.0000
ЭКСПЕРИМЕНТ-3:
IPC: 0.8482 (критический)
Timeout: 0.5836 (высокий)
LWLock: 0.4683 (сред��ий/высокий)
IO: 0.3905 (средний)
Extension, BufferPin, Lock: 0.0000
Ключевые изменения
Приоритет LWLock вырос на 37% (с 0.342 до 0.468)
Приоритет IO снизился на 26% (с 0.527 до 0.391)
IPC остался на том же критическом уровне
Timeout незначительно вырос
Итог по разделу "1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД"
Увеличение max_connections до 3000 сместило фокус с дисковых ожиданий (IO) на конкуренцию за легковесные блокировки (LWLock).
IPC остаётся главной проблемой в обоих экспериментах, требуя немедленного анализа.
Timeout сохраняет высокий приоритет, что указывает на наличие частых таймерных событий.(Это ожидания SpinDelay.Добавлено мной.)
2. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ТРЕНДОВЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ vmstat
Формула расчета коэффициента тренда | Postgres DBA | Дзен
procs → r (очередь на выполнение)
Эксперимент-1: R²=0.68, угол +39.43, негативный тренд (коэф. 26.67 – сильный)
Эксперимент-3: R²=0.72, угол +40.34, негативный тренд (коэф. 29.09 – сильный)
procs → b (процессы в ожидании IO)
Оба эксперимента: R² < 0.05 (модель непригодна), тренд не интерпретируется
cpu → wa (ожидание IO)
Эксперимент-1: R²=0.83, угол -42.38 (позитивный тренд, но статистически как шум)
Эксперимент-3: R²=0.90, угол -43.45 (аналогично)
cpu → id (простой CPU)
Эксперимент-1: R²=0.86, угол -42.77, негативный тренд (коэф. 36.6 – очень высокий, серьёзная проблема)
Эксперимент-3: R²=0.88, угол -43.19, негативный тренд (коэф. 38.05 – очень высокий, серьёзная проблема)
Итог по разделу "2. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ТРЕНДОВЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ vmstat"
В обоих экспериментах наблюдается устойчивое падение idle CPU и рост очереди процессов.
Изменение max_connections не оказало влияния на эти негативные тренды.
Высокий коэффициент тренда id указывает на прогрессирующую нехватку процессорного времени.
3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД и МЕТРИК vmstat
IPC (межпроцессное взаимодействие)
Корреляция с cs (переключения контекста): 0.806 (эксп.1) → 0.823 (эксп.3) – усилилась
Корреляция с in (прерывания): 0.921 → 0.895 – незначительно снизилась
Корреляция с sy (системное время): 0.930 → 0.933 – стабильно высокая
Модели R² остаются в диапазоне 0.65–0.87 (хорошие/очень высокие)
Timeout
Корреляция с in: 0.903 → 0.892
Корреляция с cs: 0.772 → 0.816 (рост)
Корреляция с sy: 0.952 → 0.955
Корреляция с r (очередь): 0.862 → 0.886 (рост)
Все модели R² от 0.60 до 0.91 – качественные
LWLock
Корреляция с cs: 0.529 → 0.580 (R² 0.28→0.34 – слабые модели)
Корреляция с sy: 0.958 → 0.963 (R² 0.92→0.93 – очень высокие)
Корреляция с swap out: в эксп.1 была 0.64 (R²=0.41), в эксп.3 отсутствует (swap out не наблюдался)
IO
Корреляция с bi (блоки чтения): 0.402 (R² непригодна) → 0.566 (R²=0.32 – слабая)
Корреляция с bo (блоки записи): 0.672 (R²=0.45) → 0.951 (R²=0.90) – огромный рост
Связь с wa (ожидание IO) отсутствует в обоих экспериментах
Анализ метрик vmstat между собой
cs с in: 0.967 → 0.987 (R² 0.93→0.97)
cs с us (пользовательское время): 0.616 → 0.722 (R² 0.38→0.52)
cs с sy: 0.642 → 0.690 (R² 0.41→0.48)
Все корреляции при 3000 стали выше, особенно с us
Анализ IO (shared buffers, дисковые операции)
Hit ratio (медиана): 60.1% (эксп.1) → 58.9% (эксп.3) – незначительное снижение, оба значения критически низкие (ALARM)
Корреляция SPEED с прочитанными блоками: 0.795 → 0.837 (R² 0.63→0.70)
Корреляция SPEED с записанными блоками: 0.965 → 0.982 (R² 0.93→0.96) – усилилась
Корреляция грязных блоков с bo: 0.868 → 0.988 (R² 0.75→0.98) – резкий рост
Корреляция записанных блоков с bo: 0.721 → 0.984 (R² 0.52→0.97) – резкий рост
Статистика vm_dirty
Dirty pages size (медиана, KB): 2412 → 3086 (рост 28%)
available_mem_mb (медиана): 2824 → 2770 (небольшое снижение)
Корреляция dirty pages с free: -0.866 → -0.841 (R² 0.75→0.71) – высокая отрицательная
Корреляция dirty pages с bo: 0.684 → 0.982 (R² 0.47→0.96) – огромный рост
Корреляция dirty pages с sy: 0.971 → 0.923 (R² 0.94→0.85) – остаётся высокой
Итог по разделу "3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД и МЕТРИК vmstat"
При увеличении max_connections до 3000 резко возросли корреляции, связанные с дисковыми записями: IO с bo, грязные страницы с bo, скорость с bo. Это указывает на то, что подсистема записи стала основным фактором, определяющим производительность.
Связь LWLock с sy остаётся очень сильной, что подтверждает рост конкуренции за общие структуры памяти.
Переключения контекста стали теснее связаны с пользовательским временем, вероятно, из-за большего числа активных соединений.
Объём dirty pages вырос, что говорит о более интенсивной генерации изменений.
4. СРАВНЕНИЕ ДИАГРАММ ПАРЕТО ПО WAIT_EVENT_TYPE и QUERYID
Основные queryid и их вклад
IPC
Эксперимент-1: 100% на queryid 3551573579203076618 (scenario1)
Эксперимент-3: 100% на тот же queryid
Timeout
Эксперимент-1: 99.57% на scenario1
Эксперимент-3: 99.59% на scenario1
LWLock
Эксперимент-1: 93.5% на scenario1
Эксперимент-3: 96.2% на scenario1
IO
Эксперимент-1: 64.9% на scenario1, 35.1% на scenario3
Эксперимент-3: 64.9% на scenario1, 35.0% на scenario3
Вывод: Распределение ожиданий по запросам практически идентично в обоих экспериментах. Сценарий 1 (select scenario1) является доминирующим источником всех типов ожиданий.
Итог по разделу "4. СРАВНЕНИЕ ДИАГРАММ ПАРЕТО ПО WAIT_EVENT_TYPE и QUERYID"
Профиль нагрузки не изменился при увеличении max_connections.
Оптимизация должна быть направлена в первую очередь на запросы с queryid 3551573579203076618 и 5056468435638482395.
Детальный анализ – граничные значения и корреляции
Ожидания СУБД
IPC: Критический приоритет в обоих случаях. Корреляции с cs, in, sy стабильно высокие.
Timeout: Высокий приоритет, корреляции с sy и r усилились при 3000.
LWLock: Приоритет вырос при max_connections=3000. Очень сильная связь с sy, умеренная с cs.
IO: Приоритет снизился при max_connections=3000, но резко выросла корреляция с bo, что указывает на связь с процессом записи.
Память и буферный ��эш
Shared buffers hit ratio (медиана): 60.1% → 58.9% – снижение, оба значения ниже желаемых 90–95%.
Dirty pages: медиана выросла с 2.4 МБ до 3.1 МБ.
Свободная RAM: постоянно менее 5% (ALARM) в обоих экспериментах.
Корреляция dirty pages с free высокая отрицательная – система агрессивно использует память.
Дисковая подсистема (I/O)
wa (ожидание IO) > 10% наблюдается более 80% времени в обоих экспериментах (83.6% при 30, 90.9% при 3000) – дисковая подсистема перегружена.
Корреляции с bo резко усилились при 3000, что указывает на синхронизацию ожиданий с процессами записи.
Операционная Скорость сильно коррелирует с объёмом записи (0.965 → 0.982), т.е. производительность лимитируется записью на диск.
CPU и системные вызовы
Негативный тренд idle CPU – процессорное время становится дефицитом.
Переключения контекста (cs) сильно коррелируют с прерываниями (in) и системным временем (sy), при 3000 корреляция с us (пользовательское время) выросла.
sy (системное время) тесно связано с LWLock, IPC, Timeout и dirty pages – высокие накладные расходы ядра.
Блокировки и ожидания LWLock
Приоритет LWLock вырос при 3000.
Очень высокая корреляция с sy (0.96) указывает на то, что борьба за легковесные блокировки потребляет ресурсы ядра.
При 3000 исчезла связь с swap out (так как swap out отсутствовал).
Анализ запросов (queryid)
Основной вклад вносит queryid 3551573579203076618 (scenario1) – на него приходятся почти 100% IPC и Timeout, более 90% LWLock, около 65% IO.
Queryid 5056468435638482395 (scenario3) даёт около 35% IO.
Ключевые проблемы
Проблемы СУБД
1. Критический уровень ожиданий IPC в обоих экспериментах – требует анализа взаимодействия фоновых процессов.
2. Низкий hit ratio буферного кэша (≈60%) – данные часто читаются с диска, shared buffers недостаточно для рабочего набора.
3. Рост приоритета LWLock при 3000 – увеличение числа соединений усилило конкуренцию за структуры в shared memory (буферный кэш, WAL, pg_stat_statements).
4. Высокая корреляция IO с bo и dirty pages с bo при 3000 – процессы записи стали узким местом, возможно, из-за частых контрольных точек или активности фоновых писателей.
Проблемы инфраструктуры
1. Хроническая нехватка оперативной памяти – свободная RAM <5% практически всё время, высокий риск свопинга (в эксперименте-1 наблюдался swap out в 6% времени).
2. Перегрузка дисковой подсистемы – wa > 10% более 80% времени, скорость операций сильно зависит от объёма записи.
3. Падение idle CPU – негативный тренд, процессорное время занято обработкой системных вызовов и переключениями контекста.
4. Высокие накладные расходы ядра – сильные корреляции sy с LWLock, dirty pages, IPC свидетельствуют о значительных затратах CPU на управление памятью и синхронизацию.
Итоговый анализ влияния max_connections на производительность СУБД и инфраструктуры
Увеличение max_connections с 30 до 3000 привело к следующим последствиям:
Операционная скорость незначительно снизилась (менее 3%), пиковые ожидания немного выросли. Система сохранила способность обрабатывать нагрузку, но с изменением профиля узких мест.
Перераспределение приоритетов ожиданий: роль дисковых ожиданий (IO) уменьшилась, а роль легковесных блокировок (LWLock) существенно возросла. Это типичный эффект при увеличении параллелизма – конкуренция за общие ресурсы памяти начинает доминировать над дисковыми задержками.
Усиление корреляций с дисковыми записями (IO с bo, dirty pages с bo) указывает на то, что процессы записи стали более интенсивными и синхронизированными с ожиданиями. Возможно, увеличилось количество изменяющих данные транзакций или фоновые процессы (checkpointer, bgwriter) работают агрессивнее.
Объём dirty pages вырос на 28% – признак более высокой скорости генерации грязных страниц.
Связь переключений контекста с пользовательским временем усилилась, что может быть следствием роста числа активных пользовательских процессов.
Проблемы инфраструктуры (память, диск, CPU) остались теми же и даже немного усугубились (wa стал чаще превышать 10%, hit ratio чуть снизился).
Рекомендации:
Для снижения конкуренции за LWLock рассмотреть возможность использования пула соединений (например, PgBouncer), чтобы уменьшить число одновременно активных процессов.
Оптимизировать запросы с queryid 3551573579203076618, так как он генерирует основную массу всех типов ожиданий.
Увеличить shared_buffers с осторожностью (уже 4 ГБ при 7.5 ГБ RAM), возможно, добавить оперативной памяти или уменьшить потребление другими ��роцессами.
Настроить параметры контрольных точек (checkpoint_timeout, max_wal_size) для более плавной записи, чтобы снизить нагрузку на диск.
Проанализировать работу автовакуума и фоновых писателей (bgwriter) для сглаживания пиков записи.
Рассмотреть использование более быстрых дисков (например, NVMe) для данных и WAL.
Таким образом, увеличение max_connections до 3000 не привело к коллапсу производительности, но изменило характер узких мест, требуя перенастройки СУБД для работы с большим числом соединений.
Послесловие
Подводя итог этому исследованию, можно уверенно сказать: эксперимент подтвердил эффективность тандема PG_EXPECTO v.7 и DeepSeek. Статистическое ядро PG_EXPECTO позволило не утонуть в шуме метрик, а математически точно выделить критические паттерны (IPC, LWLock, нехватку памяти). DeepSeek, в свою очередь, выступил в роли моста между сухими цифрами и инженерным решением, структурировав выводы в формат, готовый к практическому внедрению.
Это не просто автоматизация, а новый уровень объективности в диагностике PostgreSQL.
