Postgres DBA

Взято с основного технического канала Postgres DBA

Очередная иллюстрация -ЛЮБОЙ ответ нейросетей необходимо экспериментально проверять.

Вопрос DeepSeek

Как изменится производительность СУБД PostgreSQL при нагрузке создаваемой pgbench и количестве подключений от 5 до 100 для СУБД размером 300MB при ресурсах CPU = 2 и RAM = 2GB при изменении настроек автовакуума с настроек по умолчанию на агрессивные настройки ?

Ответ DeepSeek

Исходные параметры:

• Размер БД: 300 MB

• Ресурсы: 2 CPU, 2 GB RAM

• Количество подключений: 5–100

• Нагрузка: pgbench в режиме TPC-B (смесь SELECT/UPDATE).

• Сравнение:
  Настройки по умолчанию:

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.2

autovacuum_vacuum_threshold = 50

autovacuum_vacuum_cost_delay = 20ms

autovacuum_vacuum_cost_limit = 200

Агрессивные настройки:

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.05 # Запуск при 5% изменений вместо 20%

autovacuum_vacuum_threshold = 25 # Нижний порог срабатывания

autovacuum_vacuum_cost_delay = 5ms # Меньшая задержка между операциями

autovacuum_vacuum_cost_limit = 1000 # Больше операций за один проход

Прогнозируемые результаты:

1. Низкая нагрузка (5–20 подключений):

• По умолчанию:
  Автовакуум запускается редко. Мертвые кортежи накапливаются, но не критично. Производительность стабильна.
  TPS: ~600–800.

• Агрессивные настройки:
  Автовакуум срабатывает чаще, но нагрузка от него незначительна. Мертвые кортежи удаляются своевременно.
  TPS: ~650–850 (+5–10%).

2. Средняя нагрузка (30–60 подключений):

• По умолчанию:
  Накопление мертвых кортежей приводит к:
  Увеличению размера таблиц (из-за "раздувания").
  Замедлению SELECT (сканирование большего объема данных).
  Блокировкам при UPDATE из-за долгих вакуумных операций.
  TPS: падение до 400–500.

• Агрессивные настройки:
  Частые, но короткие вакуум-сессии. Меньше "раздувания", быстрее доступ к данным.
  TPS: ~550–700 (+20–40%).

3. Высокая нагрузка (80–100 подключений):

• По умолчанию:
  Критическое накопление мертвых кортежей. Автовакуум не успевает очищать данные, что вызывает:
  Резкое падение TPS (до 200–300).
  Рост времени отклика (блокировки, конкуренция за I/O).

• Агрессивные настройки:
  Плюсы: Минимизация "раздувания", стабильный TPS (~450–600).
  Минусы: Конкуренция за ресурсы CPU между фоновым вакуумом и рабочими процессами. При 2 CPU возможны просадки из-за нехватки вычислительной мощности.

Ключевые метрики для сравнения:

1. TPS (Transactions Per Second):
   Агрессивные настройки дадут прирост на 20–40% при 30–60 подключениях.
   При 80–100 подключениях рост TPS будет менее значительным (+10–15%) из-за ограничений CPU.

2. Задержки (Latency):
   В агрессивном режиме задержки будут стабильнее, особенно в диапазоне 30–60 подключений.

3. Размер таблиц (Table Bloat):
   Агрессивный автовакуум уменьшит "раздувание" на 40–60% по сравнению с настройками по умолчанию.

4. Использование CPU:
   При агрессивных настройках нагрузка на CPU вырастет на 15–25% из-за частого выполнения вакуума.

Рекомендации:

1. Для тестовой конфигурации (2 CPU, 2 GB RAM):
   Агрессивные настройки целесообразны при 20–60 подключениях.
   При 80–100 подключениях требуется мониторинг CPU: если загрузка достигнет 90–100%, производительность может ухудшиться.

2. Оптимизация под высокую нагрузку:
   Увеличьте autovacuum_max_workers (если нужно параллелить вакуум).
   Настройте maintenance_work_mem (выделите 256–512 MB для операций вакуума).

3. Дисковый I/O:
   Если диск медленный (HDD), агрессивный автовакуум может вызвать contention I/O. Используйте SSD для минимизации рисков.

Заключение:

Агрессивные настройки автовакуума улучшат производительность на 20–40% при 30–60 подключениях, предотвращая "раздувание" таблиц. Однако при экстремальной нагрузке (80–100 подключений) и ограниченных ресурсах CPU (2 ядра) возможна конкуренция за процессорное время, что снизит эффективность. Тестирование на реальной инфраструктуре с мониторингом CPU/I/O обязательно.

Результаты сравнительных экспериментов

Конфигурация виртуальной машины

CPU = 2RAM = 2GB

Версия СУБД:Postgres Pro (enterprise certified) 15.8.1 on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (AstraLinuxSE 8.3.0-6) 8.3.0, 64-bit

Сценарий нагрузки "Mix Without median time"

Эксперимент-1 : Настройки автовакуума по умолчанию

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.2

autovacuum_vacuum_threshold = 50

autovacuum_analyze_scale_factor = 0.1

autovacuum_analyze_threshold = 50

autovacuum_vacuum_cost_limit = -1

vacuum_cost_limit = 2000

autovacuum_vacuum_cost_delay = 2ms

Эксперимент-2 : "агрессивные" настройки автовакуума

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.01

autovacuum_vacuum_threshold = 25

autovacuum_analyze_scale_factor = 0.005

autovacuum_analyze_threshold = 10

autovacuum_vacuum_cost_limit = 2000

vacuum_cost_limit = 2000

autovacuum_vacuum_cost_delay = 2ms

maintenance_work_mem = 128MB

autovacuum_naptime = 5s

Результаты сравнительных экспериментов

Операционная скорость

Ожидания СУБД

Итоги и проверка гипотез DeepSeek

1. Операционная скорость для данной СУБД и данных ресурсах ВМ - не увеличилась и даже уменьшилась до -5% при оптимальной нагрузке.

2. Характерные ожидания - не изменились .

3. Гипотеза нейросети о влиянии "агрессивной" настройки автовакуума на производительность СУБД - не подтвердилась:

Агрессивные настройки автовакуума улучшат производительность на 20–40% при 30–60 подключениях, предотвращая "раздувание" таблиц.

Вопрос : Какие события ожидания возникают при излишнем размере shared_buffers ?

Ответ ChatPPG:

При установке слишком большого значения для параметра shared_buffers в PostgreSQL могут возникнуть следующие проблемы и события ожидания:

1. Двойное кэширование (Double Buffering):
- Когда страница данных должна быть загружена в shared_buffers, она может сначала вытеснить существующую страницу, а затем операционная система (OS) может также вытеснить страницу, чтобы прочитать данные с диска. Это приводит к тому, что одна и та же страница хранится как в кэше PostgreSQL, так и в кэше OS, что приводит к избыточному использованию памяти и потенциально к более медленной производительности, так как страницы могут чаще читаться напрямую с диска, а не из кэша.

2. Нестабильность системы:
- Если shared_buffers установлен слишком высоко, это может привести к ошибкам нехватки памяти (out-of-memory errors) или активации механизма OOM (Out-Of-Memory) управляющего процессом, что может привести к нестабильности всей системы.

3. Затраты на очистку кэша после операций:
- После операций, таких как DROP TABLE, TRUNCATE или определенных команд COPY, PostgreSQL должна отменить большое количество буферов. При больших размерах кэша этот процесс может стать значительно более времязатратным и ресурсоемким.

4. События ожидания (Wait Events):
- Из-за избыточного использования памяти могут возникать события ожидания, связанные с операциями ввода-вывода (I/O). Например, события ожидания могут возникать из-за того, что система ожидает завершения операций чтения или записи данных с диска, что может замедлить общую производительность.

Для оптимизации использования памяти рекомендуется тщательно настроить значение shared_buffers относительно доступной оперативной памяти системы. Обычно рекомендуется устанавливать shared_buffers на значение, которое составляет от 25% до 40% от общего объема оперативной памяти, но не более 40%, чтобы избежать вышеупомянутых проблем.

Дополнительная информация о настройке shared_buffers доступна в документации PostgreSQL: [Memory Configuration](https://postgrespro.com/docs/postgrespro/15/runtime-config-r...).

Вывод - нейросеть ChatPPG не знает ответа на вопрос.
Либо , в PostgreSQL ожидания возникающие при большом размере shared_buffers не логируются. Как например , не логируются ожидания по причине утилизации CPU.

A вот ответ DeepSeek, гораздо интереснее , потому , что содержит конкретные названия событий ожидания (выделено мной):

При излишне большом размере `shared_buffers` в PostgreSQL могут возникать следующие события ожидания и проблемы:

### 1. **Увеличение времени поиска в буферном кеше**
- **Проблема**: Большой размер `shared_buffers` увеличивает время поиска данных в кеше из-за роста хеш-таблицы, управляющей буферами.
- **Ожидание**: `BufferPin` (задержки из-за конкуренции за доступ к буферам).

### 2. **Рост накладных расходов на блокировки**
- **Проблема**:
- Увеличение конкуренции за `LWLock` (легковесные блокировки), особенно за `buffer_mapping` и `buffer_content`.
- Блокировки на уровне буферов (`BufferLock`) становятся "узким местом".
- **Ожидания**:
- `LWLock: buffer_content`
- `LWLock: buffer_mapping`

### 3. **Неэффективное использование памяти**
- **Проблема**:
- Память отнимается у кеша ОС, что приводит к **двойному кешированию** (данные хранятся и в `shared_buffers`, и в кеше ОС).
- Нехватка памяти для рабочих процессов (`work_mem`, `maintenance_work_mem`).
- **Симптомы**: Увеличение операций I/O из-за отсутствия данных в кеше ОС.

### 4. **Проблемы с управлением грязными страницами**
- **Проблема**:
- При checkpoint требуется записать больше "грязных" страниц, что вызывает всплеск I/O-нагрузки.
- Увеличение времени завершения контрольных точек.
- **Ожидания**:
- `CheckpointWriteDelay` (принудительные задержки для регулировки записи).
- `WALWrite` (ожидание записи WAL).

### 5. **Деградация производительности при высокой конкуренции**
- **Проблема**:
- Множество процессов пытаются одновременно получить доступ к буферам.
- Увеличивается время освобождения буферов (`clock sweep` алгоритм замещения работает медленнее).
- **Ожидания**:
- `BufferPin`
- `IO: DataFileRead` (если данные не найдены в кеше).

### 6. **Снижение отзывчивости системы**
- **Проблема**:
- Избыточная память под `shared_buffers` может вызвать свопинг (swapping), если общая память сервера исчерпана.
- Увеличивается нагрузка на подсистему I/O и ЦП.

---

### Рекомендации:
1. **Оптимальный размер**:
- **15-25% от ОЗУ сервера** (но не более 40%).
- Пример: Для сервера с 64 ГБ ОЗУ — 8–16 ГБ.
2. **Мониторинг**:
- Следите за соотношением `cache hit ratio` в `pg_stat_bgwriter`. Если близок к 99% — увеличение `shared_buffers` не нужно.
- Анализируйте ожидания в `pg_stat_activity` и `pg_locks`.
3. **Настройка смежных параметров**:
- Увеличьте `checkpoint_timeout` и `max_wal_size` для снижения частоты контрольных точек.
- Настройте `bgwriter_delay` и `bgwriter_lru_maxpages` для эффективной записи грязных страниц.

### Пример диагностики:
```sql
-- Проверка hit ratio:
SELECT (sum(blks_hit) / sum(blks_hit + blks_read)) * 100 AS cache_hit_ratio
FROM pg_stat_database;

-- Поиск событий ожидания:
SELECT query, wait_event_type, wait_event
FROM pg_stat_activity
WHERE wait_event IS NOT NULL;
```

**Итог**: Слишком большой `shared_buffers` нарушает баланс между памятью, блокировками и I/O. Всегда тестируйте настройки под реальную нагрузку!

Самое занятное , что похоже DeepSeek тоже не знает ответа. Потому, что события BufferPin, BufferMapping, BufferContent возникают именно при недостаточном размере shared_buffers, что подтверждено экспериментально .

Итог : эксперименты нужно продолжать . Вполне может быть, что характерные ожидания , свидетельствующие о слишком большом размере shared_buffers не будут выявлены . Поживём - увидим.

Следует учитывать, что представление показывает только те ожидания, которые соответствующим образом обрабатываются в исходном коде. Если представление не показывает ожидание, это вообще говоря не означает со 100-процентной вероятностью, что процесс действительно ничего не ждет.

https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/466199/

Вопрос:

Какое влияние на производительность СУБД окажет использование shared_buffer более 25% при размере базы данных 10TB и доступной памяти 1TB для нагрузки генерируемой pgbench ?

Ответ ChatPPG

При использовании shared_buffers более 25% от общего объема памяти, особенно в случае большой базы данных (10TB) и ограниченного объема доступной памяти (1TB), могут возникнуть следующие проблемы:

1. Двойное кэширование: Если размер shared_buffers превышает определенный порог, PostgreSQL может начать кэшировать данные, которые уже находятся в кэше операционной системы. Это приводит к тому, что одни и те же страницы данных хранятся в обоих кэшах, что ведет к избыточному использованию памяти и потенциально к снижению производительности.

2. Нагрузка на операционную систему: Если shared_buffers слишком велик, это может привести к тому, что операционная система начнет активно использовать swap-память, что значительно замедлит работу системы.

3. Затраты на инвалидацию буферов: После выполнения операций, таких как DROP TABLE, TRUNCATE или определенных команд COPY, PostgreSQL должен инвалидировать большое количество буферов. С увеличенным размером shared_buffers этот процесс может стать значительно более ресурсоемким и длительным.

4. Ограничения на использование памяти: В документации указано, что размер shared_buffers обычно не должен превышать 40% от общего объема памяти, так как PostgreSQL также полагается на кэш операционной системы для эффективной работы. [Memory Configuration](https://postgrespro.com/docs/postgrespro/15/runtime-config-r...)

Для оптимальной производительности при использовании pgbench и других нагрузочных тестов, рекомендуется настроить shared_buffers в пределах 25-40% от общего объема памяти. В вашем случае, с 1TB доступной памяти, размер shared_buffers может быть установлен в пределах 256-400GB.

Таким образом, использование shared_buffers более 25% от общего объема памяти может привести к снижению производительности из-за избыточного кэширования и увеличенных затрат на инвалидацию буферов.

Ответ DeepSeek

Использование `shared_buffers` более 25% от доступной памяти (1 ТБ) для СУБД PostgreSQL с базой данных 10 ТБ и нагрузкой от `pgbench` может оказать **неоднозначное или даже негативное влияние** на производительность. Разберем ключевые аспекты:

### 1. **Теоретические рекомендации PostgreSQL**:
- Официальная документация советует выделять для `shared_buffers` **15-25% от общей RAM**. Для 1 ТБ это 256 ГБ.
- Превышение этого лимита (например, 512 ГБ или 768 ГБ) редко дает выгоду и часто вредит из-за архитектурных особенностей PostgreSQL.

### 2. **Риски при превышении 25%**:
- **Двойное кэширование**:
- PostgreSQL использует `shared_buffers` для кэша БД, но ОС (Linux) также кэширует файлы в **page cache**.
- При слишком больших `shared_buffers` данные дублируются в двух кэшах, что **расточительно** для памяти.
- Пример: При 512 ГБ в `shared_buffers` и 10 ТБ данных, ОС не сможет эффективно использовать оставшуюся RAM для page cache, замедляя операции чтения/записи.
- **Нехватка памяти для work_mem**:
- `pgbench` генерирует параллельные транзакции, требующие памяти для сортировки, JOIN и хэш-таблиц (`work_mem`).
- Если `shared_buffers` займет >50% RAM, рабочим процессам не хватит памяти. Это приведет к **свопу на диск** (temp files), что резко снизит производительность.
- **Накладные расходы управления**:
- Большой пул буферов увеличивает нагрузку на **менеджер буферов** (поиск свободных страниц, конкурентный доступ). Это особенно чувствительно при высокой частоте обновлений (UPDATE в `pgbench`).

### 3. **Особенности для больших БД (10 ТБ)**:
- **Кэш-попадания**: Даже при 512 ГБ `shared_buffers` в RAM поместится лишь **5% данных** (10 ТБ = 10240 ГБ). Если рабочее множество (активные данные) больше 512 ГБ, выгода от увеличения буфера будет **минимальна**.
- **Эффективность page cache**: При 1 ТБ RAM ОС может кэшировать до 768 ГБ данных (если `shared_buffers` = 256 ГБ). Для последовательных сканирований (частых в аналитических запросах) это эффективнее, чем `shared_buffers`.

### 4. **Результаты тестов pgbench**:
- Нагрузка `pgbench` (TPC-B-like) включает интенсивные запросы чтения/записи. Эксперименты показывают:
- Рост `shared_buffers` сверх 25% **не дает линейного прироста TPS** (транзакций в секунду).
- При превышении 40% RAM часто наблюдается **снижение TPS** на 10-30% из-за нехватки `work_mem` и накладных расходов.
- Пиковая производительность обычно достигается при **15-25%** для машин с >64 ГБ RAM.

### 5. **Оптимальная конфигурация для 1 ТБ RAM**:
- **`shared_buffers`**: 256 ГБ (25%).
- **`work_mem`**: Выделить достаточно (напр., 1-2 ГБ на процесс), используя освободившуюся память.
- **`maintenance_work_mem`**: Увеличить для VACUUM/INDEXING (напр., 64 ГБ).
- **Кэш ОС**: Оставить ~768 ГБ для page cache — критично для больших таблиц.
- **Параметры диска**: Использовать SSD/NVMe, так как 10 ТБ не поместятся в RAM.

### Итог:
Увеличение `shared_buffers` > 25% (256 ГБ) для системы с 1 ТБ RAM и БД 10 ТБ:
- **✓ Возможен небольшой прирост**, если рабочее множество < `shared_buffers` и нагрузка — случайное чтение.
- **✗ Чаще всего приводит к снижению производительности** из-за нехватки памяти для `work_mem`, двойного кэширования и накладных расходов.

**Рекомендация**:
Придерживайтесь 25% (256 ГБ), оптимизируйте `work_mem` и file I/O. Тестируйте нагрузку `pgbench` с разными значениями `shared_buffers` (напр., 128 ГБ, 256 ГБ, 512 ГБ), отслеживая TPS, latency и использование диска (iostat). Для больших БД фокус — на эффективность дисков и баланс RAM между `shared_buffers` и кэшем ОС.

P.S. Однако , китайцы точно копают и исследуют тему производительности PostgreSQL - ответ китайской нейросети шире и полнее .

Как обычно , для развлечения задал вопрос нейросетям :
Как размер тестовой базы данных pgbench влияет на производительность СУБД при проведении нагрузочного тестирования с использованием pgbench в качестве инструмента создания нагрузки ?

Ответ YandexGPT:

При проведении нагрузочного тестирования с использованием pgbench размер тестовой базы данных играет ключевую роль в определении производительности СУБД. Вот основные аспекты, которые следует учитывать:

Инициализация тестовой базы:

Инструмент pgbench позволяет инициализировать тестовую базу с определенным масштабом, используя параметр --scale=количество. Например, --scale=4000 задает базу размером 4000 записей.

Влияние размера базы на производительность:

Больше данных — ниже производительность: Увеличение размера базы данных может привести к снижению производительности, так как большее количество данных требует больше времени на обработку транзакций.

Кэширование: Если база данных помещается в кэш СУБД, операции могут выполняться быстрее за счет уменьшения времени доступа к диску. Однако при превышении объема кэша производительность может значительно упасть.

Внешние ключи и соединения:

При инициализации базы можно использовать параметр --foreign-keys для включения внешних ключей, что усложняет схему данных и может повлиять на время выполнения запросов.

Параметры нагрузки:

Нагрузочное тестирование с pgbench обычно включает циклы нагрузок с переменным числом клиентов (например, 1, 10, 20, 50, 100) в течение заданного времени (например, 600 секунд с параметром -T 600).

Результаты тестирования логируются в отдельные файлы, что позволяет строить графики зависимости показателей (например, транзакций в секунду или средней задержки) от числа клиентов.

Дополнительные метрики:

Помимо основных показателей, таких как TPS (транзакций в секунду), полезно отслеживать среднюю задержку (Latency average), которая показывает время выполнения транзакций.

Автоматизация с pg_perfbench:

Для точного фиксирования всех деталей окружения и результатов тестирования рекомендуется использовать инструмент pg_perfbench. Он автоматизирует сбор системной информации и генерацию отчетов, что упрощает сопоставление и анализ результатов различных тестов.

Таким образом, размер тестовой базы данных существенно влияет на производительность СУБД при нагрузочном тестировании с использованием pgbench. Увеличивая размер базы, можно наблюдать снижение производительности из-за роста времени обработки данных. Важно учитывать все параметры конфигурации и детали окружения для точного анализа и воспроизводимости тестов.

Ответ ChatPPG:

Размер тестовой базы данных может существенно влиять на результаты тестирования с использованием pgbench. Вот несколько ключевых моментов, которые стоит учесть:

1. **Коэффициент масштаба (-s)**:
- Параметр -s (или --scale) позволяет умножить количество строк в таблицах на заданный коэффициент. Например, с ключом -s 100 в таблицу pgbench_accounts будет записано 10 000 000 строк.
- Более крупные базы данных могут потребовать больше времени на выполнение операций вставки, обновления и выборки, что может повлиять на общую производительность и количество транзакций в секунду (TPS).

2. Размер таблиц и индексов:
- Большие таблицы и индексы могут увеличивать время выполнения запросов из-за увеличения времени поиска и обновления данных.
- В больших базах данных могут возникать дополнительные задержки из-за увеличения объема данных, которые нужно обрабатывать.

3. Память и кэширование:
- В больших базах данных может быть меньше данных, которые умещаются в памяти, что приводит к увеличению количества операций ввода-вывода (I/O) и замедлению производительности.
- Кэширование данных в памяти может быть менее эффективным, что также может сказаться на результатах тестирования.

4. Примеры результатов тестирования:
- В документации [pg_stat_statements](https://postgrespro.com/docs/postgresql/15/pgstatstatements#...) приведены примеры результатов тестирования с использованием pgbench. Например, при выполнении 300 транзакций с 10 клиентами можно увидеть, что время выполнения запросов может значительно различаться в зависимости от размера базы данных и количества операций.

Пример команды для инициализации базы данных с коэффициентом масштаба 10:
pgbench -i -s 10 bench


Пример команды для запуска тестирования с 10 клиентами и 300 транзакциями:
pgbench -c 10 -t 300 bench


Таким образом, увеличение размера тестовой базы данных может привести к снижению производительности и количества транзакций в секунду, что важно учитывать при настройке и интерпретации результатов тестирования с использованием pgbench.

Как обычно , в рассуждениях нейросети есть 2 принципиально слабых момента:
1-У нейросети нет результатов экспериментов и никаких фактов , только статистическая обработка текстов документации.
2-Нейросеть , в принципе не способна логически рассуждать , и не знает , что рост размера тестовой базы данных приводит к снижению количества тяжелых блокировок при выполнении update.

P.S. А вот ответ DeepSeek удивил, полнотой ответа и упоминанием влияния конкурентного обновления .

Размер тестовой базы данных в pgbench существенно влияет на производительность СУБД PostgreSQL во время нагрузочного тестирования. Вот основные аспекты этого влияния:

### 1. **Кеширование данных в памяти**
- **Маленькая база**: Если данные полностью помещаются в кеш (например, в `shared_buffers` или оперативной памяти), операции чтения выполняются быстрее, так как минимизируются обращения к диску. Это увеличивает TPS (транзакций в секунду) и снижает задержки.
- **Большая база**: При превышении объема данных над доступной памятью возникают промахи кеша, что приводит к частым чтениям с диска. Это замедляет выполнение запросов, особенно для операций `SELECT`.

### 2. **Конфликты доступа (Contention)**
- **Маленькая база**: Выше вероятность конфликтов при параллельных обновлениях (например, в таблицах `accounts`). Это увеличивает время ожидания блокировок и снижает пропускную способность.
- **Большая база**: Данные распределены по большему числу строк, что снижает конкуренцию за одни и те же записи. Это особенно важно для тестов с высокой долей операций `UPDATE`.

### 3. **Планирование запросов**
- На маленьких базах статистика, собираемая PostgreSQL, может быть недостаточно репрезентативной, что приводит к неоптимальным планам выполнения запросов (например, выбор полного сканирования вместо использования индекса).
- На больших базах оптимизатор чаще выбирает эффективные планы, так как статистика точнее отражает распределение данных.

### 4. **Нагрузка на подсистему ввода-вывода (I/O)**
- При больших размерах базы возрастает нагрузка на диск из-за:
- Чтения данных, не помещающихся в кеш.
- Записи WAL (Write-Ahead Log) и выполнения checkpoint’ов, которые требуют больше времени.
- Это может стать узким местом для write-heavy нагрузок.

### 5. **Эффективность индексов**
- Большие индексы (например, в таблице `accounts`) требуют больше ресурсов для обновления и поиска. Если они не помещаются в память, производительность снижается.

### 6. **Фоновые процессы**
- **Checkpoint**: На больших базах checkpoint’ы выполняются дольше, что может вызывать всплески нагрузки на диск.
- **Autovacuum**: Чаще срабатывает на больших базах, конкурируя с рабочими транзакциями за ресурсы.

### Примеры сценариев
- **Read-only тесты**:
- Маленькая база: Высокий TPS из-за кеширования.
- Большая база: Снижение TPS, если данные не помещаются в память.
- **Write-heavy тесты**:
- Маленькая база: Риск contention и частые блокировки.
- Большая база: Меньше конфликтов, но выше нагрузка на WAL и диск.

### Рекомендации
- Выбирайте размер базы, сопоставимый с реальными данными, чтобы тесты отражали эксплуатационные условия.
- Для тестирования предельной производительности в идеальных условиях используйте базу, которая помещается в память.
- Чтобы оценить работу с диском, задайте размер базы, превышающий доступную память.
- Увеличивайте масштабный фактор (`-s`) постепенно, анализируя, как меняется производительность.

### Заключение
Оптимальный размер тестовой базы зависит от целей тестирования. Для оценки максимальной производительности подходит маленькая база, а для имитации реальной нагрузки — база, сопоставимая с продакшеном по объему и структуре.

Интересное и перспективное направление. Но, те кто принимает решение вряд ли в ближайшее время обратят внимание.Очень ограниченный рынок . Текущие информационные системы созданы на базе старых платформ. Конечно же , переделывать никто не будет - нет бюджетов.

Postgres Pro Machine: +30% к мощности баз данных и восстановление из бэкапа на скорости 20 ТБ/ч

Представляем первую на российском рынке машину баз данных, которая объединит СУБД для работы с различными типами нагрузки.

В рамках Postgres Pro Machine из единого интерфейса можно:

🔹Управлять работой высоконагруженных транзакционных БД
🔹Горизонтально масштабировать базы данных большого размера
🔹Оркестрировать большое количество БД среднего размера
🔹Организовать работу с аналитическими запросами

⚡️За аппаратную часть отвечает Delta Computers. Postgres Pro Machine на заключительной стадии тестирований, пилотные внедрения запланированы на вторую половину 2025 года.

https://vk.com/wall-101507899_2107