Искусственный интеллект

Вопрос :Где можно найти материалы по методу корреляционного анализа ожиданий СУБД PostgreSQL ?

Ответ YandexGPT

**Корреляционный анализ ожиданий** в PostgreSQL - это методика поиска проблемных SQL-запросов при продуктивной нагрузке.

Основные источники информации по данной методике:

* **PG_HAZEL** - инструмент для анализа производительности PostgreSQL, использующий данный метод
* **Документация PostgreSQL** - содержит базовые понятия и термины, связанные с ожиданиями и производительностью
* **Специализированные блоги** и публикации DBA-специалистов, где описываются практические кейсы применения метода

Методика включает следующие этапы:

* **Анализ операционной скорости** на уровне кластера
* **Мониторинг ожиданий** на уровне кластера
* **Корреляционный анализ** на уровне кластера
* **Статистический анализ** выполнений и ожиданий по отдельным SQL-запросам

Ключевые метрики для анализа:

* **QUERYID** - идентификатор SQL-запроса
* **CORRELATION** - коэффициент корреляции между ожиданиями
* **CALLS** - количество выполнений запроса
* **WAITINGS** - количество ожиданий
* **WAITINGS TO CALL** - отношение ожиданий к выполнениям

Особое внимание уделяется **типам ожиданий**:
* DataFilePrefetch
* DataFileRead
* DataFileWrite
* WALSync
* WALWrite

Для глубокого изучения рекомендуется начать с документации PostgreSQL и специализированных материалов по администрированию баз данных, где описываются практические аспекты применения корреляционного анализа.

Ответ DeepSeek

Для изучения метода корреляционного анализа ожиданий (Correlation Analysis of Expectations) в PostgreSQL вы можете обратиться к следующим источникам:

### **1. Официальная документация PostgreSQL**
- **Planner/Optimizer Statistics**: В документации PostgreSQL описано, как оптимизатор использует статистику для построения планов запросов, включая корреляцию между столбцами.
- [PostgreSQL: Statistics Used by the Planner](https://www.postgresql.org/docs/current/planner-stats.html)
- [PostgreSQL: Multivariate Statistics](https://www.postgresql.org/docs/current/multivariate-statist...) (для анализа корреляции между несколькими столбцами)

### **2. Книги и учебные материалы**
- **"PostgreSQL 14 Internals"** (E. Rogov, A. Belyaev) – книга объясняет работу планировщика и статистику, включая корреляцию.
- **"Mastering PostgreSQL"** (Hans-Jürgen Schönig) – содержит разделы по оптимизации запросов и статистике.

### **3. Статьи и блоги**
- **Use of Correlation in PostgreSQL Query Planning**:
- [Understanding PostgreSQL Query Planning](https://www.timescale.com/blog/how-postgresql-query-optimiza...)
- [Correlation and PostgreSQL Indexes](https://www.cybertec-postgresql.com/en/postgresql-index-corr...)
- **Примеры анализа корреляции через `pg_stats`**:
```sql
SELECT attname, correlation
FROM pg_stats
WHERE tablename = 'your_table' AND schemaname = 'public';
```

### **4. Исследовательские работы и презентации**
- **"Advanced Query Planning in PostgreSQL"** (лекции с конференций PGConf, PGDay).
- **"Statistics in PostgreSQL: How the Planner Works"** (доклады разработчиков, например, от Robert Haas).

### **5. Практические примеры**
- **Создание расширенной статистики для корреляции**:
```sql
CREATE STATISTICS corr_stats (dependencies) ON column1, column2 FROM table_name;
ANALYZE table_name;
```
- **Использование `pg_stats` для анализа корреляции**:
```sql
SELECT tablename, attname, correlation
FROM pg_stats
WHERE schemaname = 'public'
ORDER BY abs(correlation) DESC;
```

Если вам нужны конкретные примеры или углублённый разбор, уточните, какой аспект корреляционного анализа вас интересует (планирование запросов, индексы, многомерная статистика и т. д.).

Вывод :
Очередная, иллюстрация - китайская нейросеть вообще ничего не знает о материалах в российском сегменте интернета .

Ну а команде Yandex - очередной заслуженный респект.

P.S. Чтобы еще усугубить и резко обозначить разницу можно задать вопрос " Кто автор методологии корреляционного анализа ожиданий СУБД PostgreSQL ? "
DeepSeek, как обычно несет мусор.
А вот ответ, YandexGPT, вполне по делу:

Дальше - дело техники - простейший поиск по ключевому слову "pg_hazel" и живое общение с автором 😎

Продолжение игр с большими языковыми моделями .

Вопрос : Расскажи мне про использование индикатора CPI при анализе производительности СУБД PostgreSQL

Ответ DeepSeek , не приводится , китаец как обычно , по данной теме, полную пургу несет.
Ответ YandexGPT:

**CPI** (Cycles Per Instruction) в контексте PostgreSQL представляет собой метрику производительности, которая рассчитывается как модуль вектора из трех показателей:

* **QPS** - количество запросов в секунду
* **TPS** - количество транзакций в секунду
* **RPS** - количество строк, полученных клиентом в секунду

Для измерения времени выполнения операций используются данные из системных представлений:
* **active_time** из pg_stat_database
* **total_exec_time** из pg_stat_statements

Дополнительно введены расширенные метрики:
* **CPI_VOLUME** - объем обработанных блоков распределенной памяти при выполнении SQL-операторов
* **CPI_RATIO** - отношение основной метрики производительности к объему обработанных блоков

**CPI_RATIO** особенно важен для оценки эффективности работы СУБД, так как показывает, насколько эффективно система обрабатывает данные - для достижения одинакового результата требуется обработать меньший объем информации.

При проведении анализа производительности рекомендуется следующий подход:
* Выполнить серию тестовых операций (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
* Создать необходимые индексы
* Повторить тестовые операции
* Проанализировать полученные результаты

Экспериментально подтверждено, что цифровые показатели CPI полностью коррелируют с наблюдаемым эффектом от создания индексов, что делает эту метрику надежным инструментом для анализа производительности PostgreSQL.

Сразу бросается в глаза полное несоответствие описания и расчёта .

Но самое неприятное не в этом , а в том, что если вдруг кто то из поклонников "искусственного интеллекта" решит сэкономить время (ну это же заявлено как основная выгода ) он потеряет массу времени и соберет по пути все грабли и аномалии , потому что методика расчета, которую привел YandexGPT - неверная , устаревшая и давно неиспользуемая .
Т.е. в данном случае "искусственный интеллект" не помогает, а вредит.

Что делать ? Не доверять чат ботам, включать голову , искать и работать с первоисточниками и материалами самостоятельно .
Лучше с авторами.