Вопрос :Где можно найти материалы по методу корреляционного анализа ожиданий СУБД PostgreSQL ?
**Корреляционный анализ ожиданий** в PostgreSQL - это методика поиска проблемных SQL-запросов при продуктивной нагрузке.
Основные источники информации по данной методике:
* **PG_HAZEL** - инструмент для анализа производительности PostgreSQL, использующий данный метод
* **Документация PostgreSQL** - содержит базовые понятия и термины, связанные с ожиданиями и производительностью
* **Специализированные блоги** и публикации DBA-специалистов, где описываются практические кейсы применения метода
Методика включает следующие этапы:
* **Анализ операционной скорости** на уровне кластера
* **Мониторинг ожиданий** на уровне кластера
* **Корреляционный анализ** на уровне кластера
* **Статистический анализ** выполнений и ожиданий по отдельным SQL-запросам
Ключевые метрики для анализа:
* **QUERYID** - идентификатор SQL-запроса
* **CORRELATION** - коэффициент корреляции между ожиданиями
* **CALLS** - количество выполнений запроса
* **WAITINGS** - количество ожиданий
* **WAITINGS TO CALL** - отношение ожиданий к выполнениям
Особое внимание уделяется **типам ожиданий**:
* DataFilePrefetch
* DataFileRead
* DataFileWrite
* WALSync
* WALWrite
Для глубокого изучения рекомендуется начать с документации PostgreSQL и специализированных материалов по администрированию баз данных, где описываются практические аспекты применения корреляционного анализа.
Для изучения метода корреляционного анализа ожиданий (Correlation Analysis of Expectations) в PostgreSQL вы можете обратиться к следующим источникам:
### **1. Официальная документация PostgreSQL**
- **Planner/Optimizer Statistics**: В документации PostgreSQL описано, как оптимизатор использует статистику для построения планов запросов, включая корреляцию между столбцами.
- [PostgreSQL: Statistics Used by the Planner](https://www.postgresql.org/docs/current/planner-stats.html)
- [PostgreSQL: Multivariate Statistics](https://www.postgresql.org/docs/current/multivariate-statist...) (для анализа корреляции между несколькими столбцами)
### **2. Книги и учебные материалы**
- **"PostgreSQL 14 Internals"** (E. Rogov, A. Belyaev) – книга объясняет работу планировщика и статистику, включая корреляцию.
- **"Mastering PostgreSQL"** (Hans-Jürgen Schönig) – содержит разделы по оптимизации запросов и статистике.
### **3. Статьи и блоги**
- **Use of Correlation in PostgreSQL Query Planning**:
- [Understanding PostgreSQL Query Planning](https://www.timescale.com/blog/how-postgresql-query-optimiza...)
- [Correlation and PostgreSQL Indexes](https://www.cybertec-postgresql.com/en/postgresql-index-corr...)
- **Примеры анализа корреляции через `pg_stats`**:
```sql
SELECT attname, correlation
FROM pg_stats
WHERE tablename = 'your_table' AND schemaname = 'public';
```
### **4. Исследовательские работы и презентации**
- **"Advanced Query Planning in PostgreSQL"** (лекции с конференций PGConf, PGDay).
- **"Statistics in PostgreSQL: How the Planner Works"** (доклады разработчиков, например, от Robert Haas).
### **5. Практические примеры**
- **Создание расширенной статистики для корреляции**:
```sql
CREATE STATISTICS corr_stats (dependencies) ON column1, column2 FROM table_name;
ANALYZE table_name;
```
- **Использование `pg_stats` для анализа корреляции**:
```sql
SELECT tablename, attname, correlation
FROM pg_stats
WHERE schemaname = 'public'
ORDER BY abs(correlation) DESC;
```
Если вам нужны конкретные примеры или углублённый разбор, уточните, какой аспект корреляционного анализа вас интересует (планирование запросов, индексы, многомерная статистика и т. д.).
Вывод :
Очередная, иллюстрация - китайская нейросеть вообще ничего не знает о материалах в российском сегменте интернета .
Ну а команде Yandex - очередной заслуженный респект.
P.S. Чтобы еще усугубить и резко обозначить разницу можно задать вопрос " Кто автор методологии корреляционного анализа ожиданий СУБД PostgreSQL ? "
DeepSeek, как обычно несет мусор.
А вот ответ, YandexGPT, вполне по делу:
Дальше - дело техники - простейший поиск по ключевому слову "pg_hazel" и живое общение с автором 😎
