Какие события ожидания(wait_event) СУБД PostgreSQL характерны при предельной утилизации CPU ?

Ответ YandexGPT

При высокой утилизации CPU в PostgreSQL наблюдаются следующие характерные события ожидания (wait_event):

ProcArray - ожидание при обращении к общим структурам данных в рамках процесса. Возникает, например, при получении снимка или чтении идентификатора транзакции в сеансе.

LockManager - ожидание при чтении или изменении информации о «тяжёлых» блокировках.

Важно отметить, что при нехватке вычислительных ресурсов CPU наблюдается сильная корреляция между снижением операционной скорости СУБД и ростом ожиданий типа ProcArray. Это является характерным признаком того, что система испытывает дефицит процессорных ресурсов.

Также при высокой утилизации CPU наблюдается сильная корреляция между ожиданиями и ожиданиями типа LWLock, что указывает на то, что большинство возникающих ожиданий связано именно с этим типом блокировок.

Забавное , или интересное в ответе нейросети YandexGPT в том, что , я точно знаю откуда взята данная цитата :
https://dzen.ru/a/Z_decDLxQCTdLsJ2

Тщеславие - мой самый любимый грех ;-)

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.

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 YandexGPT:

При постоянной нагрузке и неизменном тестовом запросе для PostgreSQL наиболее вероятными будут следующие типы распределений значений бенчмарка производительности:

Нормальное распределение (Гауссово) - наиболее часто встречается при стабильной работе системы. Характеризуется симметричным колоколом с преобладанием средних значений и постепенным убыванием частоты крайних значений.

Логнормальное распределение - часто встречается при измерении времени отклика, когда большинство значений группируется вокруг небольшого среднего, а хвост распределения тянется вправо.

Распределение Пуассона - может наблюдаться при подсчете количества операций за фиксированный период времени при редких событиях.
Факторы, влияющие на форму распределения:

Нагрузка на CPU и RAM
Состояние кэша
Конфигурация PostgreSQL
Тип и сложность запроса
Параллельность выполнения
При анализе производительности важно отслеживать не только среднее значение, но и дисперсию, медиану и квартили, так как даже при нормальном распределении могут возникать значимые отклонения из-за внешних факторов или особенностей работы СУБД.

Для получения более точных результатов рекомендуется проводить бенчмарки в течение длительного периода времени и учитывать различные процентили (например, 95-й и 99-й), а не только среднее значение.

IMHO мне кажется теперь становится ясно, почему авторы стали исследовать разные распределения, а не анализировать причины отклонения от нормального .
Хотя , конечно же, я могу ошибаться .
В любом случае - тема интересная и перспективная. Жаль , авторы молчат и не публикуются для обсуждения .

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 😎

Продолжение игр с большими языковыми моделями .

Вопрос : Расскажи мне про использование индикатора CPI при анализе производительности СУБД PostgreSQL

Ответ DeepSeek , не приводится , китаец как обычно , по данной теме, полную пургу несет.
Ответ YandexGPT:

**CPI** (Cycles Per Instruction) в контексте PostgreSQL представляет собой метрику производительности, которая рассчитывается как модуль вектора из трех показателей:

* **QPS** - количество запросов в секунду
* **TPS** - количество транзакций в секунду
* **RPS** - количество строк, полученных клиентом в секунду

Для измерения времени выполнения операций используются данные из системных представлений:
* **active_time** из pg_stat_database
* **total_exec_time** из pg_stat_statements

Дополнительно введены расширенные метрики:
* **CPI_VOLUME** - объем обработанных блоков распределенной памяти при выполнении SQL-операторов
* **CPI_RATIO** - отношение основной метрики производительности к объему обработанных блоков

**CPI_RATIO** особенно важен для оценки эффективности работы СУБД, так как показывает, насколько эффективно система обрабатывает данные - для достижения одинакового результата требуется обработать меньший объем информации.

При проведении анализа производительности рекомендуется следующий подход:
* Выполнить серию тестовых операций (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
* Создать необходимые индексы
* Повторить тестовые операции
* Проанализировать полученные результаты

Экспериментально подтверждено, что цифровые показатели CPI полностью коррелируют с наблюдаемым эффектом от создания индексов, что делает эту метрику надежным инструментом для анализа производительности PostgreSQL.

Сразу бросается в глаза полное несоответствие описания и расчёта .

Но самое неприятное не в этом , а в том, что если вдруг кто то из поклонников "искусственного интеллекта" решит сэкономить время (ну это же заявлено как основная выгода ) он потеряет массу времени и соберет по пути все грабли и аномалии , потому что методика расчета, которую привел YandexGPT - неверная , устаревшая и давно неиспользуемая .
Т.е. в данном случае "искусственный интеллект" не помогает, а вредит.

Что делать ? Не доверять чат ботам, включать голову , искать и работать с первоисточниками и материалами самостоятельно .
Лучше с авторами.