⛔ПРОГНОЗ: производительности СУБД PostgreSQL

"Идеальный шторм" в предсказании производительности: как кэширование и конкуренция за ресурсы обманули нейросеть.

ℹ️ Новый инструмент с открытым исходным кодом для статистического анализа, нагрузочного тестирования и построения отчетов доступен в репозитории GitFlic и GitHub

Тестовая таблица

CREATE TABLE pgbench_test

(

aid integer PRIMARY KEY ,

bid integer,

abalance integer,

filler character(84)

);

ALTER TABLE pgbench_test ADD CONSTRAINT "pgbench_test_bid_fkey" FOREIGN KEY (bid) REFERENCES pgbench_branches(bid);

INSERT INTO pgbench_test ( aid , bid , abalance , filler )

SELECT

id ,

floor(random() * 685 ) + 1 ,

floor(random() * (68500000 - 1 + 1)) + 1 ,

md5(random()::text)

FROM generate_series(1,1000000) id;

Тестовый запрос

select test.abalance

from pgbench_accounts acc

join pgbench_test test on (test.bid = acc.bid )

where acc.aid = 51440641 ;

Тест-1 : Метод доступа Seq Scan

Gather (cost=1002.80..21620.62 rows=1460 width=4) (actual time=4.088..329.017 rows=1468 loops=1)

Workers Planned: 3

Workers Launched: 3

-> Hash Join (cost=2.80..20474.62 rows=471 width=4) (actual time=1.821..300.589 rows=367 loops=4)

Hash Cond: (test.bid = acc.bid)

-> Parallel Seq Scan on pgbench_test test (cost=0.00..19619.81 rows=322581 width=8) (actual time=0.692..263.390 rows=250000 loops=4)

-> Hash (cost=2.79..2.79 rows=1 width=4) (actual time=0.488..0.489 rows=1 loops=4)

Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB

-> Index Scan using pgbench_accounts_pkey on pgbench_accounts acc (cost=0.57..2.79 rows=1 width=4) (actual time=0.472..0.474 rows=1 loops=4)

Index Cond: (aid = 51440641)

Тест-2 : Метод доступа Index Only Scan

CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_pgbench_test_bid_abalance ON pgbench_test(bid) INCLUDE (abalance);

Nested Loop (cost=0.99..48.86 rows=1460 width=4) (actual time=0.771..1.186 rows=1432 loops=1)

-> Index Scan using pgbench_accounts_pkey on pgbench_accounts acc (cost=0.57..2.79 rows=1 width=4) (actual time=0.736..0.737 rows=1 loops=1)

Index Cond: (aid = 51440641)

-> Index Only Scan using idx_pgbench_test_bid_abalance on pgbench_test test (cost=0.42..31.47 rows=1460 width=8) (actual time=0.029..0.289 rows=1432 loops=1)

Index Cond: (bid = acc.bid)

Heap Fetches: 0

Вопрос нейросети

На основании данных по тестовой таблице, тестовому запросу и планам выполнения тестового запроса в тесте-1 и тесте-2 , дай сравнительный анализ прогнозируемой производительности в ходе нагрузочного тестирования для СУБД PostgreSQL версии 17 CPU=8 RAM=8GB при экспоненциальном росте количества параллельных сессий с 5 до 22 .

Ответ нейросети DeepSeek

На основании анализа тестовой таблицы, запроса и планов выполнения, вот сравнительный анализ прогнозируемой производительности для СУБД PostgreSQL версии 17 (CPU=8, RAM=8GB) при экспоненциальном росте параллельных сессий:

Сравнительный анализ планов выполнения

Тест-1: Sequential Scan (Параллельное выполнение)

• Стоимость: 1002.80..21620.62
• Время выполнения: 329.017 ms
• Параллелизм: 3 workers + 1 leader
• Метод доступа: Полное сканирование таблицы (250,000 строк на worker)

Тест-2: Index Only Scan

• Стоимость: 0.99..48.86 (в 442 раза ниже)
• Время выполнения: 1.186 ms (в 277 раз быстрее)
• Параллелизм: Один процесс
• Метод доступа: Индексное сканирование (только индекс)

Прогноз производительности при росте нагрузки

При 5 параллельных сессиях:

Тест-1 (Seq Scan):

• Общая нагрузка на CPU: ~20 процессов (5 сессий × 4 процесса)
• Потребление памяти: ~180-220 MB на сессию
• Прогнозируемое время: 350-400 ms
• Статус: Система справляется, но высокая нагрузка

Тест-2 (Index Scan):

• Общая нагрузка на CPU: 5 процессов
• Потребление памяти: ~10-20 MB на сессию
• Прогнозируемое время: 1.2-1.5 ms
• Статус: Оптимальная работа

При 10-15 параллельных сессиях:

Тест-1 (Seq Scan):

• Общая нагрузка на CPU: 40-60 процессов (превышает 8 ядер в 5-7 раз)
• Конкуренция за ресурсы: Высокая
• Прогнозируемое время: 600-800 ms (+100%)
• Риски: Контекстные переключения, нехватка памяти

Тест-2 (Index Scan):

• Общая нагрузка на CPU: 10-15 процессов
• Прогнозируемое время: 1.5-2.0 ms (+25%)
• Статус: Стабильная работа

При 20-22 параллельных сессиях:

Тест-1 (Seq Scan):

• Общая нагрузка на CPU: 80-88 процессов (в 10 раз больше ядер)
• Прогнозируемое время: 1200-1500 ms (+400%)
• Критические проблемы:
• Исчерпание памяти (8 GB)
• Thrashing из-за подкачки страниц
• Резкий рост времени ответа
• Возможные deadlock'и

Тест-2 (Index Scan):

• Общая нагрузка на CPU: 20-22 процесса
• Прогнозируемое время: 2.0-2.5 ms (+100%)
• Статус: Приемлемая производительность

Ключевые выводы для нагрузочного тестирования

Тест-1 (Seq Scan) - КРИТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ:

1. Экспоненциальный рост времени ответа при увеличении параллелизма
2. Линейный рост потребления памяти - риск исчерпания 8 GB RAM
3. Чрезмерная нагрузка на CPU из-за параллельных workers
4. Нелинейная деградация после 10 параллельных сессий

Тест-2 (Index Scan) - СТАБИЛЬНАЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ:

1. Минимальный рост времени ответа даже при 22 сессиях
2. Эффективное использование индекса (Heap Fetches: 0)
3. Линейное масштабирование без экспоненциальной деградации
4. Оптимальное использование ресурсов CPU и памяти

Рекомендации для продакшн-среды

С индексом (Тест-2): Система выдержит до 22 параллельных сессий с приемлемой производительностью (~2.5 ms)

Без индекса (Тест-1): Максимум 8-10 параллельных сессий, далее - катастрофическая деградация производительности

Вердикт: Индекс idx_pgbench_test_bid_abalance является критически важным для поддержания производительности при высокой параллельной нагрузке.

Реальные результаты нагрузочного тестирования

График изменения операционной скорости в ходе назрузочного тестирования при использовании метода доступа Seq Scan и Index only Scan

График изменения относительной разницы операционной скорости при использовании метода Index Only Scan по сравнению с методом Seq Scan.

Среднее снижение операционной скорости, при использовании метода доступа Index Only Scan составило 9%.

Анализ изменения операционной скорости нейросетью DeepSeek

На основе анализа данных о скорости выполнения запросов при нагрузочном тестировании, вот детальный разбор поведения двух методов доступа:

Общий тренд производительности

Начальная фаза (измерения 1-30):

• Index Only Scan стабильно быстрее на 6-12%
• Относительная разница: -3.48% до -12.98%
• Оба метода демонстрируют стабильную производительность

Средняя фаза (измерения 31-70):

• Увеличение преимущества Index Scan до 20.15%
• Пиковое преимущество: -20.15% на измерении 37
• Seq Scan показывает значительные колебания производительности

Финальная фаза (измерения 71-110):

• Постепенное сокращение разницы между методами
• Переломный момент: на измерениях 106-107 Seq Scan становится быстрее
• В последних измерениях Seq Scan опережает на 0.66-6.42%

Ключевые наблюдения

Поведение Seq Scan:

• Высокая волатильность: значения от 209,928 до 295,989
• Наибольшая деградация: в средней фазе тестирования
• Восстановление: в финальной фазе демонстрирует лучшую устойчивость

Поведение Index Only Scan:

• Стабильность: значения от 204,905 до 269,130
• Постепенная деградация: от 269,130 до 204,905
• Меньшая амплитуда колебаний: ±12% против ±20% у Seq Scan

Анализ производительности под нагрузкой

Пиковая эффективность:

• Лучший результат Index Scan: 269,130 (измерение 7)
• Лучший результат Seq Scan: 295,989 (измерения 8-9)
• Максимальное преимущество Index Scan: 20.15%

Устойчивость к длительной нагрузке:

• Index Scan: Постепенная деградация на 24% за весь тест
• Seq Scan: Нестабильная производительность с периодами восстановления

Критические выводы

Для коротких сессий:

• Index Only Scan предпочтительнее - стабильная производительность
• Среднее преимущество: 8-12%

Для длительных нагрузочных тестов:

• Seq Scan демонстрирует лучшую выносливость в финальной фазе
• Index Scan подвержен постепенной деградации

Возможные причины аномалии:

1. Кэширование данных: Seq Scan выигрывает от прогретого кэша
2. Фрагментация индексов: Index Scan требует обслуживания
3. Конкуренция за ресурсы: Различные паттерны доступа к памяти
4. Параллелизм: Разная масштабируемость методов

Анализ расхождений между прогнозом и экспериментальными результатами

Проанализируй и сделай вывод о главных причин почему прогноз о производительности методов Seq Scan и Index Only Scan не был подтвержден в ходе экспериментального нагрузочного тестирования.

Главные причины несоответствия прогноза:

1. Эффект кэширования и прогрева данных

Прогноз: Ожидалась линейная деградация Seq Scan под нагрузкой

Реальность: Seq Scan выиграл от прогретого кэша БД

• При повторяющихся запросах данные остаются в shared_buffers
• Index Scan требует дополнительных обращений к страницам индекса
• Вывод: Прогноз не учитывал эффект кэширования при длительной нагрузке

2. Конкуренция за ресурсы индекса

Прогноз: Index Only Scan должен масштабироваться линейно

Реальность: Деградация производительности Index Scan под нагрузкой

• Высокая конкуренция за страницы B-дерева индекса
• Блокировки при одновременном доступе к индексным страницам
• Вывод: Прогноз недооценил contention в индексных структурах

3. Параллельная обработка vs. Последовательный доступ

Прогноз: Параллельный Seq Scan создаст чрезмерную нагрузку

Реальность: Параллелизм оказался эффективнее под нагрузкой

• Workers в Seq Scan равномерно распределяют нагрузку
• Index Scan создает точечную нагрузку на конкретные индексные страницы
• Вывод: Распределенная нагрузка оказалась стабильнее концентрированной

4. Накладные расходы обслуживания индекса

Прогноз: Index Only Scan = минимальные затраты

Реальность: Скрытые затраты на поддержание целостности индекса

• MVCC-механизм для индексов
• Дополнительные проверки видимости
• Вывод: "Only Scan" не означает "нулевые накладные расходы"

5. Особенности работы с памятью под нагрузкой

Прогноз: Seq Scan исчерпает память

Реальность: Эффективное использование shared_buffers

• PostgreSQL эффективно управляет кэшем
• Seq Scan использует стратегию последовательного чтения
• Вывод: Алгоритмы управления памятью оказались эффективнее ожиданий

6. Влияние планировщика запросов

Прогноз: Статическая оценка стоимости

Реальность: Динамическое перераспределение ресурсов

• Планировщик адаптируется к текущей нагрузке
• Изменение стратегии выполнения в реальном времени
• Вывод: Живая система сложнее статических моделей стоимости

Критические выводы для будущих прогнозов:

Ошибочные предположения в исходном прогнозе:

1. Недооценка эффективности кэширования
2. Переоценка масштабируемности индексного доступа
3. Неучет конкуренции за индексные структуры
4. Игнорирование адаптивных возможностей СУБД

Рекомендации по нагрузочному тестированию:

1. Тестировать на прогретой БД - учитывать эффект кэширования
2. Моделировать реальный contention - не только изолированные запросы
3. Учитывать длительность теста - производительность меняется со временем
4. Мониторить contention в индексах - pg_stat_all_indexes

Финальный вердикт

Прогноз основывался на упрощенной модели, не учитывающей динамическое взаимодействие компонентов СУБД под реальной нагрузкой. PostgreSQL продемонстрировал лучшую адаптивность и эффективность управления ресурсами, чем предполагалось статическим анализом планов запросов.