PG_HAZEL + DeepSeek: Применение методов семантического анализа и технологий обработки естественного языка для СУБД PostgreSQL.

Для понимания общей картины и взаимосвязей - помощь нейросети очень кстати.

Стратегическая цель

Начало работ

Продолжение работ

Задача

Протестировать возможности и результаты использования cемантического анализа текста и технологии обработки естественного языка (NLP) при анализе инцидента производительности СУБД .

Инцидент снижения производительности СУБД

Корреляция ожиданий

Исходные данные для семантического анализа

80% ожидания СУБД (диаграмма Парето)

80% SQL-запросы, вызывающие ожидания (диаграмма Парето)

Семантический анализ ожиданий типа IO (DataFileRead)

🎯 Общие категории оптимизации:

1. Настройка памяти и кэширования

• Увеличение shared_buffers для эффективного кэширования данных
• Настройка work_mem для операций в памяти вместо диска

2. Оптимизация запросов и схемы данных

• Создание индексов для замены последовательных сканирований на индексные
• Борьба с "вздутием" индексов через переиндексацию
• Использование партиционирования больших таблиц
• Анализ и переписывание "тяжелых" запросов

3. Обслуживание базы данных

• Настройка агрессивного автовакуума
• Регулярное выполнение VACUUM и ANALYZE
• Оптимизация параметров autovacuum_vacuum_scale_factor и autovacuum_analyze_scale_factor

4. Масштабирование инфраструктуры

• Увеличение аппаратных ресурсов (RAM, быстрые диски)
• Использование реплик для распределения нагрузки

🔄 Смысловые совпадения:

Важность профилактики операций ввода-вывода через:

• Кэширование в памяти вместо чтения с диска
• Эффективное использование индексов
• Регулярное обслуживание для предотвращения "вздутия"
• Правильное планирование ресурсов

Все рекомендации направлены на сокращение физических операций чтения с диска, что является общей целью при оптимизации производительности PostgreSQL.

Семантический анализ ожиданий типа IPC (BgWorkerShutdown, ParallelFinish, ExecuteGather, BufferIO)

🎯 Общие категории оптимизации:

1. Управление параллельными операциями

• Настройка параметров max_parallel_workers_per_gather, max_worker_processes, max_parallel_workers
• Балансировка количества параллельных процессов для избежания конкуренции за ресурсы
• Отключение параллелизма для быстрых запросов через SET max_parallel_workers_per_gather = 0

2. Оптимизация запросов и планов выполнения

• Анализ планов запросов с помощью EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
• Обновление статистики через ANALYZE для улучшения решений оптимизатора
• Выявление и оптимизация проблемных запросов с высокими ожиданиями

3. Настройка памяти и ресурсов

• Увеличение shared_buffers для кэширования данных в памяти
• Настройка work_mem для операций сортировки и хеширования в памяти
• Оптимизация maintenance_work_mem для операций обслуживания

4. Управление системными ресурсами

• Мониторинг загрузки CPU и дисковой подсистемы
• Обеспечение достаточности ресурсов для обработки параллельных рабочих нагрузок
• Настройка контрольных точек через max_wal_size и checkpoint_timeout

5. Обслуживание базы данных

• Борьба с "вздутием" таблиц и индексов
• Создание и оптимизация индексов для условий WHERE и JOIN
• Управление подключениями через пулы соединений

🔄 Смысловые совпадения:

Ключевые пересекающиеся темы:

• Параллельные операции - центральная проблема в трех из четырех типов ожиданий
• Эффективность использования памяти - критически важна для всех типов оптимизации
• Балансировка нагрузки - необходимость согласования параллелизма с доступными ресурсами
• Качество индексов - влияет как на параллельные операции, так и на эффективность буферного ввода-вывода

Общий подход: Все рекомендации направлены на снижение накладных расходов и оптимизацию распределения ресурсов между конкурирующими процессами в PostgreSQL.

Семантический анализ ожиданий типа LWLock (ParallelHashJoin, LockManager, BufferMapping, BufferContent)

🎯 Общие категории оптимизации:

1. Настройка памяти и ресурсов

• Увеличение shared_buffers - для улучшения кэширования данных
• Оптимизация work_mem - предотвращение операций на диске
• Настройка hash_mem_multiplier - для хэш-операций
• Мониторинг эффективности кэша через BufferCacheHitRatio

2. Управление параллелизмом

• Настройка max_parallel_workers_per_gather - ограничение параллельных процессов
• Контроль max_parallel_workers - общее количество параллельных воркеров
• Отключение параллелизма для быстрых запросов через SET max_parallel_workers_per_gather = 0

3. Оптимизация индексов и схемы БД

• Борьба с раздутостью (Bloat) таблиц и индексов
• Удаление неиспользуемых индексов - снижение нагрузки при операциях записи
• Создание частичных индексов где это применимо
• Обновление статистики через ANALYZE

4. Оптимизация запросов и рабочей нагрузки

• Анализ планов запросов с помощью EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
• Сокращение времени транзакций - уменьшение времени удержания блокировок
• Снижение конкуренции за "горячие" данные
• Пересмотр логики приложения для уменьшения конфликтов

🔄 Смысловые совпадения:

Ключевые пересекающиеся темы:

• Эффективность использования памяти - центральная проблема для всех типов ожиданий
• Балансировка параллельных операций - предотвращение чрезмерной конкуренции
• Качество индексов - влияет на все аспекты производительности
• Своевременное обслуживание - VACUUM, ANALYZE, REINDEX

Общие технические подходы:

• Профилактика операций на диске - через адекватную настройку памяти
• Снижение конкуренции за ресурсы - через оптимизацию параллелизма
• Устранение избыточности - удаление неиспользуемых индексов и объектов

Универсальные рекомендации:

1. Начинать с настройки памяти - как наиболее эффективный способ
2. Анализировать конкретные запросы - через EXPLAIN и мониторинг
3. Балансировать системные ресурсы - учитывать общую нагрузку
4. Регулярно проводить обслуживание - для поддержания здоровья БД

Все рекомендации направлены на снижение конкуренции за ресурсы и оптимизацию распределения памяти, что является универсальным подходом для решения проблем с производительностью в PostgreSQL.

Семантический анализ SQL запросов, вызывающих события ожидания типа IO(DataFileRead)

🎯 Общие категории запросов:

1. Операции с аудитом и логированием

• Множественные INSERT INTO "auditLog" с похожей структурой
• UPDATE "public"."auditLog" - обновление записей аудита

2. Работа с планами развития (Improvement Plan)

• Запросы к таблицам: improvementPlan, improvementPlanGoal, improvementPlanGoalToCourse
• Сложные JOIN с связанными сущностями: курсы, сессии, провайдеры
• Фильтрация по periodYear, empCodeId, empCodeToPositionId

3. Управление организационной структурой

• Рекурсивные запросы с WITH RECURSIVE для иерархии подразделений
• Работа с таблицами: orgUnit, structureLink, empCodeToPosition
• Связи между позициями и организационными единицами

4. Работа с файлами и уведомлениями

• SELECT FROM "FileInfo" с JOIN к fileCategory
• INSERT INTO "notification" - создание уведомлений
• INSERT INTO "task" - управление задачами

5. Управление кадровым резервом (Succession Planning)

• Запросы к SuccessionPlan с связями к riskLeaving и successors
• Фильтрация по positionId и статусам workflow

🔄 Смысловые совпадения и паттерны:

Структурные паттерны:

• Шаблон мягкого удаления: почти все запросы используют "deleteDateTime" IS NULL или "isDeleted" = false
• Версионность данных: частые обращения к versionId, versionBeginDateTime
• Сложные JOIN: большинство запросов объединяют 3+ таблицы

Бизнес-контекст:

• Управление сотрудниками: запросы связаны с empCode, position, person
• Учебные процессы: курсы, сессии, планы развития
• Рекрутинг: заявки, кандидаты, предложения о работе

Технические особенности:

• Пагинация: использование LIMIT и ORDER BY
• Агрегации: COUNT, GROUP BY для статистики
• CTE (Common Table Expressions): сложные аналитические запросы

Типы операций:

• Чтение: 80% запросов - SELECT с различной сложностью
• Запись: INSERT в лог, уведомления, задачи
• Обновление: редкие UPDATE операций

Все запросы отражают работу HR-системы с акцентом на управление развитием сотрудников, организационной структурой и процессами найма.

Семантический анализ SQL запросов, вызывающих события ожидания типа IPC (BgWorkerShutdown, ParallelFinish, ExecuteGather, BufferIO)

🎯 Общие категории запросов:

1. Сложные JOIN-запросы с множественными связями

• Запросы объединяют 3+ таблицы через INNER JOIN и LEFT OUTER JOIN
• Пример: запрос к plans с соединениями к plans_meta, positions, plans_statuses, plans_meetings, plans_attributes

2. Рекурсивные запросы и CTE (Common Table Expressions)

• Использование WITH для создания временных результатов
• Рекурсивные запросы для иерархических данных организационной структуры
• Пример: запрос с orgUnitIds и responsible CTE

3. Работа с планами и задачами

• Запросы к таблицам plans, tasks, plans_tasks
• Сложные структуры с атрибутами и метаданными

4. Управление кадровым резервом (Succession Planning)

• Дублирующиеся запросы к SuccessionPlan с разными наборами positionId
• Связи с riskLeaving и successors
• Фильтрация по статусам workflow (65, 66)

🔄 Смысловые совпадения и паттерны:

Структурные паттерны:

• Шаблон мягкого удаления: "deleteDateTime" IS NULL, "deleted_at" IS NULL, "archiveDate" IS NULL
• Фильтрация по статусам: workflowStatusId NOT IN (65, 66) - исключение определенных статусов
• Массовые операции: positionId IN (85986, 81928, ...) - работа с наборами ID

Бизнес-контекст:

• HR-процессы: управление преемственностью, планами развития, задачами
• Организационная структура: иерархия подразделений, менеджеры, роли
• Система оценок: запросы к рейтингам сотрудников

Технические особенности:

• Сложные SELECT: много столбцов с алиасами, вложенные структуры
• Агрегации: COUNT(*), array_agg() для группировки данных
• Сортировка и лимиты: ORDER BY ... DESC LIMIT для получения последних записей

Производительность IPC:

• Межпроцессное взаимодействие: сложные запросы могут создавать нагрузку на координацию процессов
• Параллельные операции: рекурсивные запросы и агрегации могут использовать несколько рабочих процессов
• Блокировки ресурсов: операции с общими структурами данных

Все запросы характеризуются высокой сложностью и связаны с обработкой организационной иерархии и бизнес-процессов, что объясняет возникновение ожиданий типа IPC (Inter-Process Communication).

Семантический анализ SQL запросов, вызывающих события ожидания типа LWLock(ParallelHashJoin, LockManager, BufferMapping, BufferContent)

🎯 Общие категории запросов:

1. Массовые операции UPDATE

• Крайне большой UPDATE с 1000+ параметрами к таблице user
• UPDATE к таблице auditLog с множественными условиями WHERE

2. Сложные SELECT с множественными JOIN

• Запросы к SuccessionPlan с LEFT OUTER JOIN к riskLeaving и successors
• Сложные запросы к планам задач с 5+ JOIN операциями
• Запросы к ImprovementPlanGoalToCourse с пагинацией (LIMIT 200)

3. Операции вставки (INSERT)

• Многократные INSERT в auditLog и outbox_v1
• Операции с возвратом данных через RETURNING

4. Системные операции

• Повторяющиеся SET TimeZone='<+00>-00'
• Запросы к системным представлениям и outbox-очереди

🔄 Смысловые совпадения и паттерны:

Паттерны блокировок LWLock:

• Массовые операции: UPDATE с огромным количеством параметров создает длительные блокировки
• Конкуренция за ресурсы: одновременные операции к одним таблицам (auditLog, SuccessionPlan)
• Сложные транзакции: запросы с множественными JOIN могут удерживать блокировки долгое время

Бизнес-контекст:

• HR-процессы: управление преемственностью, планы развития, аудит действий
• Фоновые процессы: работа с outbox-очередью для асинхронной обработки
• Управление пользователями: массовые обновления статусов пользователей

Технические особенности:

• Условия фильтрации: "deleteDateTime" IS NULL, "archiveDate" IS NULL, workflowStatusId NOT IN (65, 66)
• Пагинация: LIMIT 200, LIMIT 500 OFFSET 5083075500 (очень большое смещение)
• Сортировка: ORDER BY "ImprovementPlanGoalToCourse"."id" ASC

Проблемные операции для LWLock:

• Длительные UPDATE: массовое обновление 1000+ записей в одной транзакции
• Частые INSERT: интенсивная запись в таблицы аудита и outbox
• Сложные SELECT: запросы с 5+ JOIN операциями, которые блокируют метаданные

Все запросы характеризуются операциями, которые могут создавать конкуренцию за легковесные блокировки (LWLocks), особенно при высокой параллельной нагрузке, что объясняет возникновение ожиданий этого типа.