СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ И ОЖИДАНИЙ СУБД
2026-02-12 14:11
2026-02-12 16:00
ГРАНИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ|№|SPEED |WAITINGS|BUFFERPIN |EXTENSION |IO |IPC |LOCK |LWLOCK |TIMEOUT |
MIN|1| 000000127635,0000| 000000015938,0000| 000000000000,0000| 000000000000,0000| 000000003959,0000| 000000011056,0000| 000000000000,0000| 000000000060,0000| 000000000015,0000|
MAX|110| 000000208016,0000| 000000035543,0000| 000000000000,0000| 000000000000,0000| 000000006937,0000| 000000027688,0000| 000000005408,0000| 000000000576,0000| 000000000341,0000|
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ КОЭФФИЦИЕНТА ДЕТЕРМИНАЦИИ R2
>= 0.8 — Исключительно сильная модель.
[0.6 ; 0.8[ — Качественная модель.
[0.4 ; 0.6[ — Приемлемая модель (средняя).
[0.2 ; 0.4[ — Слабая модель.
< 0.2 — Непригодная модель.
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ:
p-value < 0.05 — корреляция считается статистически значимой. Анализ целесообразен.
p-value >= 0.05 — связь нестабильна и может быть случайной. Интерпретация силы корреляции неприменима.
ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ
Эмпирическое правило
t-критерий
ВЗВЕШЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ ОЖИДАНИЙ (ВКО)
Аналитическая метрика, предназначенная для ранжирования типов событий ожидания.
по степени их влияния на общую нагрузку системы.
Чем выше значение ВКО, тем критичнее проблема.
>= 0.2 КРИТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ : Немедленный анализ и действие.
[0.1 ; 0.2[ ВЫСОКОЕ ЗНАЧЕНИЕ : Глубокий анализ и планирование оптимизации.
[0.04 ; 0.1[ СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ : Контекстный анализ и наблюдение.
[0.01 ; 0.04[ НИЗКОЕ ЗНАЧЕНИЕ : Наблюдение и документирование.
< 0.01 Игнорировать в текущем анализе.
1.1 ЛИНИЯ ТРЕНДА ОПЕРАЦИОННОЙ СКОРОСТИ
ПО ЛИНИИ РЕГРЕССИИ вида : Y = a + bt ; ГДЕ t - точка наблюдения.
Коэффициент детерминации R^2 | 000000000000,6400
угол наклона | 000000000038,6000
Качество модели: Хорошее.
Интерпретация: Модель объясняет от 60% до 80% вариации.
Вывод: Достоверная и практически полезная модель.
1.2 ЛИНИЯ ТРЕНДА ОЖИДАНИЙ СУБД
ПО ЛИНИИ РЕГРЕССИИ вида : Y = a + bt ; ГДЕ t - точка наблюдения.
Коэффициент детерминации R^2 | 000000000000,8900
угол наклона | 000000000043,3000
Качество модели: Очень высокое.
Интерпретация: Модель объясняет более 80% дисперсии зависимой переменной.
Вывод: Связь очень сильная, прогнозная способность высокая.
1.3 РЕГРЕССИЯ ОПЕРАЦИОННОЙ СКОРОСТИ(Y) по ОЖИДАНИЯМ(X) СУБД
ЛИНИЯ РЕГРЕССИИ вида : Y = a + bX
Коэффициент детерминации R^2 | 000000000000,6900
угол наклона | 000000000039,6500
Качество модели: Хорошее.
Интерпретация: Модель объясняет от 60% до 80% вариации.
Вывод: Достоверная и практически полезная модель.
2. КОРРЕЛЯЦИЯ: ОПЕРАЦИОННАЯ СКОРОСТЬ - ОЖИДАНИЯ СУБД
OK: положительная или отсутствует
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
2. КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ ПО ТИПАМ ОЖИДАНИЙ(wait_event_type)
Шаг 1. Интерпретация корреляций.
Отбросить невалидные значения (p-value > 0.05) : связь нестабильна и может быть случайной.
Шаг 2. Интерпретация ВКО.
Отбросить значения, если ВКО < 0.01 : Игнорировать в текущем анализе.
Шаг 3. Интерпретация коэффициента детерминации R2.
Отбросить значения, если R2 < 0.2 :Непригодная модель
2.1 BufferPin
Шаг 1. Интерпретация корреляций.
OK: отрицательная или отсутствует
2.2 Extension
Шаг 1. Интерпретация корреляций.
OK: отрицательная или отсутствует
2.3 IO
Шаг 1. Интерпретация корреляций.
КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ: | 000000000000,8674
КОЭФФИЦИЕНТ ЗНАЧИМОСТИ ОЦЕНКИ(эмпирическое правило): |Значима (p < ~0.05)
КОЭФФИЦИЕНТ ЗНАЧИМОСТИ ОЦЕНКИ(t-критерий): |Значима (95% уровень)
Шаг 2. Интерпретация ВКО.
ВЗВЕШЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ ОЖИДАНИЙ(ВКО):| 000000000000,1800|
ВЫСОКОЕ ЗНАЧЕНИЕ : Глубокий анализ и планирование оптимизации.
Оптимизация autovacuum для горячих таблиц (настройка агрессивности, порогов)
Разделение таблиц и индексов по разным табличным пространствам на разных дисках
Использование табличных пространств на быстрых накопителях для горячих данных
Шаг 3. Интерпретация коэффициента детерминации R2.
РЕГРЕССИЯ ОЖИДАНИЯ СУБД(Y) ПО ОЖИДАНИЯМ ТИПА IO(X)
Коэффициент детерминации R^2 | 000000000000,7500
угол наклона | 000000000040,9400
Качество модели: Хорошее.
Интерпретация: Модель объясняет от 60% до 80% вариации.
Вывод: Достоверная и практически полезная модель.
2.4 IPC
Шаг 1. Интерпретация корреляций.
КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ: | 000000000000,9813
КОЭФФИЦИЕНТ ЗНАЧИМОСТИ ОЦЕНКИ(эмпирическое правило): |Значима (p < ~0.05)
КОЭФФИЦИЕНТ ЗНАЧИМОСТИ ОЦЕНКИ(t-критерий): |Значима (95% уровень)
Шаг 2. Интерпретация ВКО.
ВЗВЕШЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ ОЖИДАНИЙ(ВКО):| 000000000000,7400|
КРИТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ : Немедленный анализ и действие. Основной фокус расследования.
Анализ и настройка параллельных запросов (max_parallel_workers_per_gather, max_parallel_workers)
Мониторинг и оптимизация фоновых процессов (autovacuum, background writer, checkpointer)
Настройка параметра shared_buffers для уменьшения конкуренции между процессами
Шаг 3. Интерпретация коэффициента детерминации R2.
РЕГРЕССИЯ ОЖИДАНИЯ СУБД(Y) ПО ОЖИДАНИЯМ ТИПА IPC(X)
Коэффициент детерминации R^2 | 000000000000,9600
угол наклона | 000000000044,4600
Качество модели: Очень высокое.
Интерпретация: Модель объясняет более 80% дисперсии зависимой переменной.
Вывод: Связь очень сильная, прогнозная способность высокая.
2.5 Lock
Шаг 1. Интерпретация корреляций.
OK: отрицательная или отсутствует
2.6 LWLock
Шаг 1. Интерпретация корреляций.
КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ: | 000000000000,9017
КОЭФФИЦИЕНТ ЗНАЧИМОСТИ ОЦЕНКИ(эмпирическое правило): |Значима (p < ~0.05)
КОЭФФИЦИЕНТ ЗНАЧИМОСТИ ОЦЕНКИ(t-критерий): |Значима (95% уровень)
Шаг 2. Интерпретация ВКО.
ВЗВЕШЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ ОЖИДАНИЙ(ВКО):| 000000000000,0100|
НИЗКОЕ ЗНАЧЕНИЕ : Наблюдение и документирование. Действия только при ухудшении.
Обновление PostgreSQL до версии с улучшенными алгоритмами LWLock
Архитектурные изменения: выделение специализированных инстансов для разных типов нагрузки
Консультации с экспертами PostgreSQL по тонкой настройке
Шаг 3. Интерпретация коэффициента детерминации R2.
РЕГРЕССИЯ ОЖИДАНИЯ СУБД(Y) ПО ОЖИДАНИЯМ ТИПА LWLock(X)
Коэффициент детерминации R^2 | 000000000000,8100
угол наклона | 000000000042,0400
Качество модели: Очень высокое.
Интерпретация: Модель объясняет более 80% дисперсии зависимой переменной.
Вывод: Связь очень сильная, прогнозная способность высокая.
2.7 Timeout
Шаг 1. Интерпретация корреляций.
КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ: | 000000000000,9786
КОЭФФИЦИЕНТ ЗНАЧИМОСТИ ОЦЕНКИ(эмпирическое правило): |Значима (p < ~0.05)
КОЭФФИЦИЕНТ ЗНАЧИМОСТИ ОЦЕНКИ(t-критерий): |Значима (95% уровень)
Шаг 2. Интерпретация ВКО.
ВЗВЕШЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ ОЖИДАНИЙ(ВКО):| 000000000000,0100|
НИЗКОЕ ЗНАЧЕНИЕ : Наблюдение и документирование. Действия только при ухудшении.
Архитектурные изменения для уменьшения необходимости в длинных транзакциях
Внедрение механизмов ретраев с экспоненциальным откатом в приложении
Обучение разработчиков работе с асинхронными операциями
Шаг 3. Интерпретация коэффициента детерминации R2.
РЕГРЕССИЯ ОЖИДАНИЯ СУБД(Y) ПО ОЖИДАНИЯМ ТИПА Timeout(X)
Коэффициент детерминации R^2 | 000000000000,9600
угол наклона | 000000000044,3800
Качество модели: Очень высокое.
Интерпретация: Модель объясняет более 80% дисперсии зависимой переменной.
Вывод: Связь очень сильная, прогнозная способность высокая.