План работ по реализации причинности по Гренджеру для анализа и оптимизации производительности СУБД PostgreSQL

От данных — к причинам: находим неочевидные связи в сердце вашей инфраструктуры

В архив. Материал не актуален.

Предыдущие материалы по теме

Предисловие

Проект представляет собой комплексное решение для автономного анализа причинно-следственных связей в данных производительности систем, полностью реализованное средствами PostgreSQL и bash. Он позволяет выявлять скрытые зависимости между метриками, трансформируя сырые данные в понятные инсайты, готовые для бизнес-отчётности и принятия решений.

Особенности реализации

• Используются только хранимые функции PostgreSQL (PL/pgSQL) без внешних языков
• Оркестрация через bash-скрипты
• Конечный результат: текстовые файлы для импорта в Excel

Этап 1: Проектирование инфраструктуры данных и SQL-инструментов

Задача 1.1: Разработка схемы хранения метрик и результатов

Мероприятие:

• Создать таблицы для сырых метрик (db_raw_metrics, vmstat_raw_metrics) с детализацией до секунды.
• Создать таблицу aggregated_metrics для данных, агрегированных по минутам (ранее разработана).
• Создать таблицы для результатов: granger_test_results, stationarity_test_results, causal_insights.

Результат: SQL-скрипты создания таблиц.

Задача 1.2: Создание bash-скриптов ETL-конвейера

Мероприятие:

• Написать collect_metrics.sh: запуск сбора метрик (vmstat, iostat, pg_wait_sampling) и загрузка в PostgreSQL через COPY или INSERT.
• Написать aggregate_data.sh: вызов SQL-функции aggregate_minute_metrics().

Результат: Два работающих bash-скрипта.

Задача 1.3: Разработка функции проверки стационарности в PL/pgSQL

Мероприятие:

• Расширить ранее созданную функцию check_time_series_stationarity().

📊 Интерпретация результатов функции

Функция возвращает таблицу с несколькими тестами:

1. Основные статистики - базовые характеристики ряда
2. Постоянство среднего - проверяет, не меняется ли среднее значение в разных временных интервалах
3. Постоянство дисперсии - проверяет, стабильна ли дисперсия во времени
4. Тест Дики-Фуллера - формальный статистический тест на стационарность:
5. Нулевая гипотеза (H₀): ряд нестационарен
6. Если t-статистика < критического значения, отвергаем H₀
7. Автокорреляция - проверяет, насколько быстро затухает зависимость между наблюдениями
8. Итоговая оценка - общий вердикт на основе всех тестов

⚠️ Важные замечания

1. Реализация ADF теста упрощена - для производственного использования рекомендуется:
2. Экспортировать данные в Python/R для полноценного теста
3. Использовать библиотеки: statsmodels (Python) или tseries (R)
4. Критические значения зависят от:
5. Объема выборки
6. Наличия константы/тренда в тесте
7. В функции используется приближенное значение
8. Рекомендации по интерпретации:
9. Если ряд нестационарен, примените дифференцирование (вычитание предыдущего значения)
10. Проверьте стационарность преобразованного ряда
11. Для теста Гренджера оба ряда должны быть стационарны

Эта функция предоставляет хорошую начальную оценку стационарности, которую можно дополнить более строгими статистическими тестами при необходимости.

• Добавить формальный вывод в таблицу stationarity_test_results с полями: series_name, adf_statistic, p_value, is_stationary, test_timestamp.

Результат: Готовая функция, сохраняющая результаты в таблицу.

Этап 2: Реализация теста Гренджера на чистом SQL

Задача 2.1: Создание функции линейной регрессии на PL/pgSQL

Мероприятие:

• Реализовать функцию linear_regression(y_values FLOAT[], x_values FLOAT[]), возвращающую коэффициенты, R², остатки.
• Использовать матричные вычисления через ARRAY и агрегатные функции.

Результат: Базовая функция для построения моделей.

Задача 2.2: Реализация ядра теста Гренджера

Мероприятие:

Написать функцию granger_test_sql(metric_x TEXT, metric_y TEXT, max_lag INTEGER), которая:

• Проверяет стационарность рядов (через функцию из Этапа 1).
• Для лагов от 1 до max_lag строит две модели:
• Ограниченная: y(t) = Σ y(t-i) (только свои лаги)
• Неограниченная: y(t) = Σ y(t-i) + Σ x(t-j)
• Вычисляет суммы квадратов остатков (RSS), F-статистику и p-value через формулу.
• Сохраняет результат в granger_test_results.

Результат: Основная аналитическая функция.

Задача 2.3: Создание пакетного обработчика пар метрик

Мероприятие:

• Реализовать функцию run_granger_batch(config_table TEXT), которая читает из таблицы-конфигурации пары метрик и последовательно вызывает granger_test_sql для каждой.

Результат: Автоматизированный анализ всех пар.

Этап 3: Валидация и калибровка на синтетических данных

Задача 3.1: Генерация синтетических временных рядов в SQL

Мероприятие:

• Создать функцию generate_test_series(length INTEGER, noise_level FLOAT), генерирующую пары рядов с известной причинно-следственной связью и случайным шумом.

Результат: Набор тестовых данных внутри БД.

Задача 3.2: Калибровка порогов значимости

Мероприятие:

• Запустить run_granger_batch на синтетических данных.
• Рассчитать метрики точности (precision) и полноты (recall) при разных p-value.
• Определить оптимальный порог p-value для принятия решений.

Результат: Рекомендация по порогу значимости (например, p-value < 0.01).

Этап 4: Создание производственного конвейера и отчетности

Задача 4.1: Разработка главного bash-скрипта оркестрации

Мероприятие:

Создать run_causal_analysis.sh, который:

• Запускает collect_metrics.sh (или берет данные за период).
• Вызывает aggregate_data.sh.
• Выполняет SQL: SELECT run_granger_batch('metric_pairs_config').
• Экспортирует результаты через COPY TO CSV.

Результат: Единый скрипт для запуска всего анализа.

Задача 4.2: Создание функций экспорта в текстовые файлы

Мероприятие:

Написать PL/pgSQL функции:

• export_granger_results_to_csv(file_path TEXT): экспорт granger_test_results.
• export_causal_insights_to_csv(file_path TEXT): экспорт интерпретированных выводов.

Результат: Функции, создающие файлы для импорта в Excel.

Задача 4.3: Генерация текстовых выводов на основе правил

Мероприятие:

Реализовать функцию generate_insights(), которая анализирует granger_test_results и создает таблицу causal_insights с текстовыми интерпретациями, например:

*"Рост событий ожидания IO (metric_x) на 15:30 предшествует увеличению времени ответа диска (metric_y) с лагом 2 минуты (p=0.003). Рекомендация: проверить дисковую подсистему."*

Результат: Структурированные текстовые выводы в таблице.

Этап 5: Документирование и оптимизация

Задача 5.1: Создание документации и примеров

Мероприятие:

Подготовить:

• INSTALL.md - инструкция по настройке таблиц и cron-заданий.
• USAGE.md - примеры запуска bash-скриптов.
• EXAMPLE_OUTPUT.csv - образец выходного файла.

Результат: Полная документация.

Задача 5.2: Оптимизация производительности SQL-функций

Мероприятие:

• Добавить индексы на временные метки.
• Оптимизировать оконные функции в регрессиях.
• Реализовать кэширование промежуточных результатов через материализованные представления.

Результат: Ускорение анализа в 2-5 раз.

Структура итоговых файлов для Excel:

1. granger_statistics_YYYYMMDD.csv:

2. causal_insights_YYYYMMDD.csv:

3. time_series_data_YYYYMMDD.csv:

Пример bash-скрипта (run_causal_analysis.sh):

Этот план позволяет создать полностью автономную систему анализа причинности, работающую внутри экосистемы PostgreSQL и bash, с конечным результатом в виде структурированных CSV-файлов, готовых для импорта в Excel для дальнейшей визуализации и отчетности.

Послесловие

Разработанная система не только автоматизирует сложный статистический анализ, но и делает его доступным без использования внешних языков программирования. Она служит основой для непрерывного мониторинга, проактивного выявления аномалий и формирования рекомендаций, превращая данные в стратегический актив. Дальнейшее развитие может включать интеграцию с системами алертинга и углубление моделей машинного обучения прямо внутри СУБД, сохраняя баланс между точностью, производительностью и автономностью.