Метрика производительности СУБД

ℹ️Инструкция регламентирует порядок анализа метрик производительности PostgreSQL с целью получения строгих, верифицируемых выводов. Она задаёт правила интерпретации данных, ограничивает домыслы и определяет формальную структуру ответа...

Эволюция проекта PG_EXPECTO — интеграция с нейросетью DeepSeek. Материал полностью подготовлен нейросетью. Анализ открытых источников, включая репозиторий проекта на GitHub, показывает следующую эволюцию...

Экспериментальное сравнение директивного и фальсифицируемого промптов при анализе метрик производительности PostgreSQL 15.15: влияние требования предоставления опровергающей информации на глубину выводов, полноту рекомендаций и верифицируемость результатов...

От статистической декомпозиции симптомов к послойной верификации гипотез — поиск оптимальной стратегии расследования в условиях ресурсной маскировки Эксплуатация СУБД сопряжена с классом проблем, в которых...

После миграции СУБД для «1С:Предприятие» с Postgres Pro Enterprise 15.14.1 на Postgres Pro Enterprise 17.9.2 возник непрогнозируемым дефицит дисковой подсистемы: показатель iowait резко возрос, процессорное время выполнения запросов увеличилось в несколько раз, при этом штатные диагностические отчёты не позволили установить непосредственную причину. Предпринятое расследование, длившееся несколько недель, выявило не регрессионное нарушение в целевой версии, а две независимые проблемы: во-первых,...

В зависимости от того, какое изменение метрики считается ухудшением, введём скорректированный коэффициент наклона b′: аким образом, положительное значение b′ всегда соответствует ухудшению, отрицательное — улучшению. Коэффициент детерминации R2 показывает, какая доля дисперсии объясняется линейной моделью, то есть силу (надёжность) тренда. Чем выше R2, тем более выражен тренд. Комбинируем скорректированный...