Словарь терминов, используемых при анализе производительности СУБД
Скользящая медиана
Метод сглаживания, основанный на вычислении по w соседним данным не среднего, а медианного значения.
Для нахождения значения скользящей медианы в точке t вычисляется медиана значений ряда во временном интервале [t-w, t].
Основное достоинство медианного сглаживания — устойчивость к наличию выбросов.
Долгая скользящая медиана
Скользящая медиана во временном интервале 60 минут.
Операционная скорость
Сумма завершенных SQL операций и числа строк полученных или затронутых оператором за промежуток времени .
Для анализа используется значение короткая и долгая скользящая медиана.
WAIT_EVENT_TYPE
Тип события, которого ждёт обслуживающий процесс, если это ожидание имеет место.
WAIT_EVENT
Имя ожидаемого события, если обслуживающий процесс находится в состоянии ожидания.
Коэффициент корреляции
Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.
Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение либо коэффициент корреляции.
- сильная, или тесная при коэффициенте корреляции |rху| > 0,70;
- средняя при 0,50 < |rxy| < 0,69;
- умеренная при 0,30 < |rxy| < 0,49;
- слабая при 0,20 < |rxy| < 0,29;
- очень слабая при |rху| < 0,19.
Для анализа рассматриваются коэффициенты корреляции между значениями за период :
1️⃣Операционная скорость и тип ожидания - отрицательная корреляция свидетельствует о росте накладных расходов и снижении производительности.
2️⃣Все ожидания и ожидания по типу - ❗положительная❗корреляция свидетельствует о степени влияния ожиданий данного типа на все ожидания по СУБД.
Линия регрессии
Метод наименьших квадратов (МНК) — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных.
Наклон линии регрессии, построенной с помощью метода наименьших квадратов.
Наклон линии — это показатель того, на сколько единиц она поднимается или опускается за каждую единицу, которую перемещают вправо. Иногда это указывается как подъём линии, разделённый на пробег, или изменение значений y, разделённое на изменение значений x. 1
Как правило, прямые линии имеют положительные, отрицательные или нулевые наклоны. Есть связь между знаком коэффициента корреляции и наклоном линии наименьших квадратов: если коэффициент корреляции отрицательный, то наклон линии регрессии отрицателен, и наоборот, если коэффициент корреляции положительный, то наклон линии регрессии положителен. 1