Вопрос YandexGPT

А кто первый придумал использовать корреляционный анализ для оптимизации производительности СУБД PostgreSQL ?

Ответ, как бы покультурнее высказаться - обескуражил :

Я конечно сильно уважаю и регулярно контактирую со специалистами Postgres Professional, но, это я первый придумал , исследовал, провел эксперименты и опубликовал в интернете . Сначала на Хабре, затем и в настоящее время на Дзене.
Так, что отойдите , вас тут не стояло.

Вывод очень простой - надо в самое ближайшее время заняться официальной публикацией в официальном научном издании.
Рано или поздно , какой нибудь чайник или журналюга так и скажет - "это же Postgres Professional придумал, ты у них взял".

P.S.Ожидаемо DeepSeek не смог ответить на вопрос , китайцы ведь не обучались и не анализируют рунет.

P.P.S. В принципе , если найдется молодой юрист или журналист , желающий прославится на хайпе, наверное такие прецеденты скоро будет.
Звучит громко - "нейросеть проиграла иск о клевете."
Да и разрабы , в конце концов, научат таки сети фильтровать выдачи, чтобы на бабки не попасть.
Поживём увидим.

Стало интересно - а как сейчас с материалами по статистическому анализу производительности СУБД ?
Год назад - практически ничего, кроме пары статей 5ти летней давности по мат.статистике на Хабре, не было . По PostgreSQL - вообще ничего не было.

Пусть нейросеть поищет и проанализирует.

И ведь нашла и проанализировала и выдала осмысленный результат:

Как тут не вспомнить классику

Из 4х ключевых источников : 3 ссылки на мои статьи , а одна это вообще основная тема в течении прошедшего года. Скоро будет доклад на конференциях по данной тематике.

Тем, кто будет после меня заниматься темой статистического анализа производительности СУБД PostgreSQL , будет проще - материалы и фундамент для исследований и развития уже есть.
И это хорошо. Надо развивать DBA из ремесла и алхимии в науку и инженерию.

P.S. А вот YandexGPT - не смог помочь.

Продолжение по теме
Распределение значений бенчмарка

Вопрос : При условии постоянной нагрузки и неизменного тестового запроса , какое распределение значений бенчмарка производительности СУБД для СУБД PostgreSQL будет встречаться чаще ?

Ответ DeepSeek:

При постоянной нагрузке и неизменных тестовых запросах распределение значений бенчмарка производительности PostgreSQL чаще всего будет приближаться к **нормальному распределению** (Гауссову распределению). Это объясняется следующими причинами:

1. **Центральная предельная теорема**:
Время выполнения запросов складывается из множества мелких операций (парсинг, планирование, ввод-вывод, сетевые задержки). При большом количестве таких операций их суммарное время стремится к нормальному распределению.

2. **Стабильность системы**:
При отсутствии перегрузок, блокировок или внешних помех отклонения времени выполнения запросов будут случайными и симметричными вокруг среднего значения, что характерно для нормального распределения.

3. **Минимизация выбросов**:
В идеальных условиях (оптимизированные индексы, достаточные ресурсы) редкие аномалии (например, внезапные задержки из-за сборки мусора) подавляются, и распределение становится более «гладким».

Однако в реальных сценариях возможно легкое смещение в сторону **положительной асимметрии** (правостороннее распределение), так как время выполнения не может быть отрицательным, а редкие задержки всё же возникают. Тем не менее, в условиях задачи (постоянная нагрузка, неизменные запросы) нормальное распределение будет доминировать.

Вопрос :Где можно найти материалы по методу корреляционного анализа ожиданий СУБД PostgreSQL ?

Ответ YandexGPT

**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.

Ответ DeepSeek

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 😎

Вопрос: Какой мониторинг выгоднее использовать для оптимизации производительности СУБД PostgreSQL - реактивный или проактивный ?

Ответ DeepSeek

Для оптимизации производительности PostgreSQL **проактивный мониторинг** предпочтительнее, так как он позволяет предотвращать проблемы до их возникновения, минимизируя простои и улучшая стабильность системы. Однако оптимальный результат достигается при **комбинации обоих подходов**.

### Почему проактивный мониторинг выгоднее:
1. **Предупреждение проблем**:
- Отслеживание метрик (CPU, память, I/O, индексы, блокировки) помогает выявить узкие места до их критического влияния.
- Пример: мониторинг роста таблиц или замедления запросов через `pg_stat_statements` позволяет заранее оптимизировать индексы или переписать запросы.

2. **Снижение простоев**:
- Анализ трендов (например, заполнение диска или увеличение времени ответа) позволяет планировать масштабирование и обновления.

3. **Экономия ресурсов**:
- Проактивное устранение проблем дешевле, чем аварийное восстановление после сбоев.

4. **Инструменты**:
- Prometheus + Grafana для сбора метрик.
- Настройка алертов на аномалии (например, через Alertmanager).
- Использование расширений PostgreSQL: `pg_stat_activity`, `pg_stat_bgwriter`, `pg_stat_statements`.

### Когда полезен реактивный мониторинг:
- Для анализа уже возникших инцидентов (например, внезапные блокировки или деградация запросов).
- Использование логов и инструментов вроде `pgBadger` для постфактум-анализа.
- Оптимизация запросов, которые не были выявлены проактивно.

### Итог:
- **Проактивный мониторинг** — основа для долгосрочной стабильности и оптимизации.
- **Реактивный** — дополнение для работы с непредвиденными сценариями.
- Для максимальной эффективности объедините оба подхода, но фокусируйтесь на проактивных методах.