pg_expecto

Статистический анализ производительности и ожиданий СУБД PostgreSQL.

pg_expecto, предназначенное для глубокого статистического анализа и тестирования производительности СУБД. Релиз первой версии знаменует собой появление мощного и свободно распространяемого инструмента для администраторов баз данных и разработчиков.

Основная задача pg_expecto — предоставить комплексный инструментарий для выявления узких мест и оптимизации работы PostgreSQL. В отличие от некоторых современных решений, первая версия pg_expecto сознательно сфокусирована на надежных и проверенных статистических методах, что обеспечивает полный контроль и прозрачность процесса анализа.

Ключевые особенности pg_expecto

• Всесторонний статистический и корреляционный анализ: Расширение выполняет глубокий анализ производительности PostgreSQL и событий ожидания (wait_event_type/wait_event), помогая установить корреляцию между внутренним состоянием СУБД и общей производительностью системы. Этот подход аналогичен принципам, заложенным в известном расширении pg_wait_sampling.
• Мониторинг операционной системы: pg_expecto выходит за рамки самой СУБД и включает в себя инструменты для сбора и анализа метрик операционной системы с помощью утилит vmstat и iostat. Это позволяет напрямую увязать нагрузку на диск, память и процессор с поведением базы данных.
• Встроенное нагрузочное тестирование: Пользователи могут проводить нагрузочные тесты непосредственно с помощью pg_expecto, оценивая, как база данных ведет себя под давлением, и определяя пределы ее производительности.
• Построение отчетов для Excel: Развитые возможности построения отчетов позволяют легко экспортировать результаты анализа в форматы, совместимые с Microsoft Excel, что упрощает дальнейшую обработку, визуализацию и представление данных руководству.
• Обширная база знаний: В распоряжение пользователей передан большой объем материалов по результатам экспериментов с проектом pg_hazel, служащий ценным источником знаний и практических примеров для проведения эффективного анализа.

Контакты

• Ринат Сунгатуллин kznalp@yandex.ru
• Дзен-канал : https://dzen.ru/kznalp
• Телеграм-канал : https://t.me/pg_hazel

Статус проекта

Текущая версия: 2