(ложный прогноз)Нейросеть против PostgreSQL: системные ошибки AI в прогнозировании производительности под нагрузкой

Стоимостная модель против реальности: как нейросеть не смогла предсказать поведение PostgreSQL при 22 параллельных сессиях

Предисловие

Использование нейросетей для оптимизации баз данных кажется перспективным направлением, но реальная эффективность таких систем требует тщательной проверки. В данном исследовании проанализирована способность нейросетевой модели точно прогнозировать производительность СУБД PostgreSQL в условиях экстремальной параллельной нагрузки. Результаты демонстрируют систематические ошибки AI, связанные с неспособностью учесть динамические аспекты работы СУБД.

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

Методология эксперимента

Для тестирования прогностической способности нейросети была развернута тестовая среда PostgreSQL 17 с конфигурацией CPU=8 ядер, RAM=8GB. Создана таблица pgbench_test с 1 млн записей, выполнялся запрос с соединением по внешнему ключу. Анализировались два метода доступа: последовательное сканирование (Seq Scan) и индексное сканирование (Index Only Scan) с покрывающим индексом idx_pgbench_test_bid_abalance.

Подробности эксперимента(прогноз и анализ нейросети)

Прогноз нейросети и его несоответствие реальности

Нейросеть, проанализировав планы выполнения запросов, выдала категоричный прогноз:

• Index Only Scan: оптимальная производительность (~2.5 ms) даже при 22 параллельных сессиях
• Seq Scan: катастрофическая деградация производительности (+400%) при превышении 10 сессий

Реальные результаты нагрузочного тестирования показали принципиально иную картину:

• Среднее преимущество Seq Scan составило 9%
• В самой финальной фазе теста Index Only Scan демонстрировал лучшую производительность
• Оба метода показали сопоставимую устойчивость к нагрузке

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

Критический анализ ошибок нейросетевого прогноза

1. Неспособность моделировать динамическое кэширование

Нейросеть основывалась на статической стоимостной модели, игнорируя эффект прогрева БД. В реальности Seq Scan выигрывал от полного размещения данных в shared_buffers, что нивелировало его основной недостаток - физический I/O.

2. Игнорирование конкуренции за индексные структуры

Модель недооценила contention в B-деревьях при высокой параллельности. Index Only Scan, предсказанный как идеальное решение, столкнулся с блокировками страниц индекса при одновременном доступе 22 сессий.

3. Ошибочная оценка масштабируемости

Нейросеть переоценила линейность индексного доступа и недооценила эффективность параллельного Seq Scan. Распределенная нагрузка workers оказалась стабильнее концентрированной нагрузки на индекс.

Системные ограничения нейросетей в экспертизе СУБД

Проведенный эксперимент выявил фундаментальные проблемы применения AI для анализа производительности БД:

Статичность моделей - нейросети работают с моментальными снимками системы, не учитывая временные аспекты работы СУБД.

Игнорирование конкурентного доступа - модели не способны адекватно предсказать поведение системы при одновременном доступе множества процессов.

Неучет аппаратных ограничений - прогноз не учитывал реальные особенности управления памятью и планирования задач в PostgreSQL.

Рекомендации и выводы

Для эффективного использования нейросетей в экспертизе производительности PostgreSQL необходимо:

1. Обогащение данных обучения динамическими метриками (pg_stat_, pg_statio_)
2. Учет временны́х характеристик - продолжительности теста, эффекта прогрева
3. Моделирование реальной конкуренции - тестирование в условиях, приближенных к продуктивным.
4. Верификация прогнозов обязательным нагрузочным тестированием

Заключение

Нейросетевые модели демонстрируют ограниченную эффективность в прогнозировании поведения СУБД под высокой параллельной нагрузкой. Традиционные методы экспертизы с обязательным эмпирическим тестированием сохраняют критическую важность для принятия архитектурных решений в системах управления базами данных.