К вопросу об оптимизации и работе со статистикой

#1

Когда я говорю о мониторинге, я всегда говорю про то, что мониторинг без анализа глуп и невозможен. А так как все должно быть автоматически - анализ тоже должен быть автоматическим. И поэтому я постоянно упоминаю объект АнализДанных и BigData

uses advanced techniques such as regression analysis and queueing theory, delivering unmatched insight such as zero-configuration detection of micro-fine server stalls, the relationship between queries and CPU or I/O, and much more

Сегодня мы начали использование 30-ти дневной версии https://vividcortex.com/monitoring/postgres/
Единственное где мы обнаружили использование “прогнозной модели” для анализа производительности СУБД

P.S. О результатах сообщим - на картинке квадрат анализа запросов, по аналогии с магическими квадрантами Gartners, на основе матриц Бостонской консалтинговой группы

#2

Так чтобы всем было понятно:

  1. Объектом анализа является ЗАПРОСЫ к СУБД с однотипными планами запросов

  2. Запроc СУБД категоризируется по принципу:
    а. Звезда - много обрабатывает данных, много использует ресурсов
    б. Дойная корова - много обрабатывает данных, мало использует ресурсов
    в. Собака и Трудный ребенок по аналогии

  3. Команда оптимизаторов делают вывод на основе тренда:
    а. если все так и будет продолжаться - сколько звезд будет появлятся в день ?
    б. если мы уже начали оптимизацию - поменялся ли тренд на появление дойных коров ?

Обращаю внимание - что так как анализируем мы СУБД, нам там “звезды” не нужны. Сервер СУБД должен отдавать данные при минимальных затратах - поэтому и “дойная корова”

P.S. Надеюсь аллегории понятны.