惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

V
Vulnerabilities – Threatpost
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
博客园_首页
Y
Y Combinator Blog
The Cloudflare Blog
V
V2EX
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
V
Visual Studio Blog
MyScale Blog
MyScale Blog
Martin Fowler
Martin Fowler
T
Tailwind CSS Blog
P
Privacy International News Feed
S
Securelist
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
T
Tor Project blog
P
Proofpoint News Feed
Project Zero
Project Zero
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
H
Help Net Security
美团技术团队
The GitHub Blog
The GitHub Blog
SecWiki News
SecWiki News
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Security Latest
Security Latest
NISL@THU
NISL@THU
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
S
Secure Thoughts
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Scott Helme
Scott Helme
IT之家
IT之家
Last Week in AI
Last Week in AI
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Google DeepMind News
Google DeepMind News
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
A
About on SuperTechFans
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Spread Privacy
Spread Privacy
S
Schneier on Security
L
Lohrmann on Cybersecurity
S
Security Affairs
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
爱范儿
爱范儿
云风的 BLOG
云风的 BLOG

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Влияние параметра planner_upper_limit_estimation на планы выполнения и профиль нагрузки PostgreSQL при использовании 1C
pg_expecto · 2026-05-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Сравнительный анализ планов выполнения и профиля нагрузки СУБД PostgreSQL при включённом и отключённом параметре planner_upper_limit_estimation верификация гипотезы о замещении последовательных сканирований индексными доступами на основе разностных отчётов pgpro_pwr и статистики доступа.

planner_upper_limit_estimation: эмпирический анализ влияния на стратегию доступа

planner_upper_limit_estimation: эмпирический анализ влияния на стратегию доступа

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL


Содержание


Список терминов, используемых в статье

  • planner_upper_limit_estimation — параметр оптимизатора, ограничивающий сверху оценку кардинальности строк при обработке неселективных условий. Включён (on) может предотвращать выбор неоптимального плана при неточной статистике, но способен искусственно завышать привлекательность последовательного сканирования.

  • Seq Scan — последовательное сканирование всей таблицы.

  • Index Scan / Bitmap Heap Scan — методы доступа по индексу.

  • I/O wait time — время ожидания ввода-вывода (в основном DataFileRead).

  • Shared blocks — блоки разделяемой памяти (shared_buffers). read — чтение с диска, dirtied — изменённые блоки, written — блоки, записанные на диск фоновыми процессами.

  • Blocks fetched — общее количество обращений к разделяемым блокам (сумма чтений из кэша и с диска).

  • WAL — журнал предзаписи (Write-Ahead Log).

  • IxFet — количество строк, возвращённых при индексных сканированиях.

  • pgpro_pwr — расширение, формирующее отчёты о нагрузке и ожиданиях на основе накопленной статистики.


1. Введение

Исследование проводилось в рамках проекта миграции высоконагруженной системы 1С с PostgreSQL 15 на версию 17. Одна из целей — понять, может ли изменение значения planner_upper_limit_estimation дать значимый прирост производительности за счёт более активного использования индексных доступов вместо последовательных сканирований. Параметр влияет на то, как планировщик оценивает максимальную кардинальность на каждом шаге; при on он может занижать стоимость последовательного чтения, препятствуя переходу на индексы даже там, где это оправдано.

Эксперимент состоял из двух этапов:

Этап-1

Upgrade PostgreSQL 15→17: Анализ планов выполнения при planner_upper_limit_estimation = on/off

Сравнительный анализ планов выполнения по разностному отчёту pgpro_pwr между интервалами с planner_upper_limit_estimation = on и off (снимки 69–71 и 74–76).

Этап-2

Upgrade PostgreSQL 15→17 : Гипотеза о влиянии planner_upper_limit_estimation

Проверка гипотезы о замещении Seq Scan на Index Scan на уровне агрегированной статистики по таблицам и общей нагрузки (снимки 69–70 и 93–94).

2. Методика и исходные данные

Все данные собраны с помощью расширения pgpro_pwr.

Для первого этапа использованы разностные отчёты по двум интервалам:

  • Интервал 1 (снимки 69–71): planner_upper_limit_estimation = on.

  • Интервал 2 (снимки 74–76): planner_upper_limit_estimation = off.

Анализировались разделы «Top SQL by execution time» и «Top SQL by I/O wait time».

Для второго этапа сопоставлялись отчёты за одинаковые часовые периоды продуктивной нагрузки (09:00–10:00) двух последовательных дней:

  • Отчёт 69–70: planner_upper_limit_estimation = on.

  • Отчёт 93–94: planner_upper_limit_estimation = off.

Рассматривались разделы «Load distribution among heavily loaded databases» и «Top tables by estimated sequentially scanned volume». Последний содержит прямые счётчики SeqScanIxScan и объём возвращённых через индексы строк (IxFet), что позволяет верифицировать гипотезу о смене стратегий доступа.

3. Результаты первого этапа: сравнение планов запросов

3.1. Топ по времени выполнения

Ключевое изменение зафиксировано для запроса 12e2db113ff929b0 (_InfoRg12488). При planner_upper_limit_estimation = on доминировал план c47b19a34bf7ba7d с последовательным сканированием:

Limit -> Sort -> Seq Scan on _InfoRg12488

При выключенном параметре основной план сменился на 36da31b89a371dcf, использующий Bitmap Heap Scan, и на дополнительные планы с Index ScanМетрики изменились радикально:

  • Общее время: 1002.78 с → 75.48 с (–92.5%)

  • Среднее время: 16.46 мс → 1.22 мс (–92.6%)

  • Время I/O: 960.30 с → 49.24 с (–94.9%)

  • Shared blocks read: 2.37 млн → 1.14 млн (–52.0%)

  • Доля попаданий в кэш: 75% → 88% (+13 п.п.)

  • DataFileRead: 936.07 с → 48.36 с (–94.8%)

Число вызовов практически не изменилось (≈60.9 тыс. → ≈61.7 тыс.). [Подтвержденопадение времени выполнения и I/O обусловлено сменой плана: вместо чтения всей таблицы стали использоваться точечные доступы по индексу.

Другой заметный запрос — a672f72c2ed94ff1 (_Reference109)План остался неизменным (Index Scan), но время I/O сократилось с 528.24 с до 33.21 с, а количество прочитанных блоков — с 970 тыс. до 321 тыс. [Вероятно] эффект объясняется прогревом буферного кэша при повторяющихся однотипных вызовах, а не изменением плана.

Запрос fe556fec0f4e4859 (_InfoRg13163) показал умеренное улучшение без смены плана, что [Предположение] укладывается в рамки естественной вариативности нагрузки.

3.2. Топ по времени ожиданий ввода-вывода

В интервале с on в лидерах находились несколько сверхтяжёлых запросов с временем I/O порядка 700–1000 с каждый (например, 357ae191acedc0f3 — 913.88 с). 

Все они исчезли из топа при выключенном параметре [Подтверждено] (не вызывались в наблюдаемый период). Это немедленно освободило дисковую подсистему.

На их место вышли запросы к временным таблицам (pg_temp), каждый с I/O около 130–140 с. В предыдущем интервале они были не видны на фоне «монстров» [Вероятно].

Запрос 12e2db113ff929b0 и здесь продемонстрировал снижение I/O на порядок; a672f72c2ed94ff1 — значительное падение при неизменном плане.

4. Результаты второго этапа: макроуровень нагрузки

4.1. Распределение нагрузки между базами

Сравнение отчётов 69–70 (on) и 93–94 (off) выявило следующие глобальные сдвиги:

  • Total time: 33 081.28 с → 22 384.31 с (–32.3%)

  • Executed count: 5 792 723 → 6 706 321 (+15.8%)

  • I/O time: 18 556.79 с → 13 879.71 с (–25.2%)

  • Blocks fetched: 2 089 723 399 → 1 061 079 293 (–49.2%)

  • Shared blocks read: 256 214 589 → 192 575 854 (–24.8%)

  • Shared blocks dirtied: 1 360 252 → 2 026 469 (+49.0%)

  • WAL generated: 5.65 млрд → 11.90 млрд байт (+110.6%)

  • Cache resets: 102 → 79 (–22.5%)

[Подтверждено] Произошло резкое падение чтений (и общего числа обращений к блокам) при одновременном росте модифицирующей нагрузки (dirtied и WAL). Количество выполненных запросов выросло, а общее время сократилось — это [Вероятно] означает, что изменился состав или эффективность запросов.

4.2. Статистика SeqScan и IndexScan (верификация гипотезы)

Данные по таблицам с наибольшим предполагаемым объёмом последовательного чтения:

  • Суммарный SeqScan: 13 488 749 → 11 203 054 (–17.0%)

  • Суммарный IxScan: 56 849 970 → 56 903 625 (+0.1%)

  • Доля SeqScan в общем числе сканирований: 19.2% → 16.5% (–2.7 п.п.)

  • IxFet (строк через индексы): 265 833 682 → 149 177 643 (–43.9%)

[Подтверждено] Доля последовательных сканирований снизилась, и это согласуется с гипотезой о влиянии параметра. Однако количество индексных сканирований практически не изменилось — снижение доли SeqScan произошло исключительно за счёт выпадения части последовательных чтений, а не за счёт прироста IxScan. Более того, объём возвращённых через индексы строк упал почти вдвое, то есть индексные доступы стали существенно более селективными. Это противоречит простой модели «Seq Scan заменился на Index Scan» и [Вероятно] указывает на качественное изменение характера запросов.

4.3. Модифицирующая активность в топ-таблицах

Вопреки росту shared blocks dirtied и WAL на уровне всего сервера, в предоставленном срезе топ-таблиц по ~SeqBytes суммарные вставки, обновления и удаления не выросли, а немного снизились (с 1.71 млн до 1.67 млн) [Подтверждено]. Это расхождение [Вероятно] объясняется тем, что модификации сконцентрированы в других таблицах, не попавших в топ по последовательному чтению, либо выросли объёмы изменяемых данных на одну операцию. Для проверки необходима статистика по таблицам, лидирующим по количеству модификаций [Неизвестно].

5. Обсуждение

5.1. Подтверждённые влияния параметра

Совокупность данных позволяет утверждать, что отключение planner_upper_limit_estimation привело к:

  • смене планов у ряда ключевых запросов с Seq Scan на индексные/bitmap-доступы [Подтверждено];

  • значительному уменьшению времени выполнения и I/O для соответствующих запросов [Подтверждено];

  • общему снижению доли последовательных сканирований на уровне инстанса [Подтверждено].

Эти результаты согласуются с логикой работы параметра: снятие искусственного «потолка» оценки кардинальности позволило планировщику более адекватно оценивать стоимость индексных доступов и склоняться в их пользу.

5.2. Противоречия и необъяснённые эффекты

  1. Парадокс стабильного IxScan и падения IxFet. Несмотря на снижение SeqScan, абсолютное число индексных сканирований не выросло, а количество возвращаемых через них строк сократилось на 44%. Это [Вероятно] говорит о том, что нагрузка сместилась в сторону более селективных запросов; простое «переключение» SeqScan на IndexScan не является единственным механизмом. [Предположение] Возможно, изменилась бизнес-логика приложения между сравниваемыми днями, либо эффект усилен прогревом кэша, что требует дополнительного анализа планов через pg_stat_statements или auto_explain.

  2. Рост WAL и грязных блоков без видимого роста модификаций в топ-таблицах по чтению. Этот диссонанс [Вероятно] объясняется тем, что фокус на таблицах с большим ~SeqBytes смещает выборку в сторону read-интенсивных объектов. Для окончательной верификации необходимо сопоставить тренды с перечнем таблиц, лидирующих по числу модификаций [Неизвестно].

  3. Снижение shared blocks written на 70.6% при росте dirtied. Такое соотношение [Предположение] может указывать на изменение настроек контрольных точек или фонового писателя, что позволило накапливать изменения в буферном кэше и реже сбрасывать их на диск. При росте объёмов WAL это создаёт риск пиковых нагрузок при ближайшем checkpoint. Значения checkpoint_timeout, max_wal_size и параметров bgwriter не предоставлены [Неизвестно].

5.3. Альтернативные гипотезы

  • Изменение состава запросов (новая функциональность, обновление конфигурации 1С) могло быть главным драйвером сдвигов, а planner_upper_limit_estimation лишь модулировал картину. [Предположение]

  • Эффект прогретого кэша при сравнении интервалов мог внести вклад в снижение I/O для запросов с неизменными планами. [Вероятно]

Для разграничения этих факторов необходим контролируемый эксперимент с воспроизведением идентичной нагрузки.

6. Практические рекомендации и ограничения

На основе полученных данных можно сформулировать следующие выводы для практиков:

  1. Параметр planner_upper_limit_estimation может быть кандидатом на отключение в системах, где наблюдаются неоправданно частые последовательные сканирования при наличии подходящих индексов. [Вероятно]

  2. Необходим мониторинг не только времени выполнения, но и побочных эффектов — рост WAL и грязных блоков способен создать скрытые пиковые нагрузки на дисковую подсистему во время контрольных точек. [Подтверждено]

  3. Результаты репрезентативны только для конкретной рабочей нагрузки 1С и не могут быть механически перенесены на другие системы без предварительного тестирования. [Подтверждено]

  4. Для полной верификации гипотезы требуются:

  5. логи auto_explain или снимки pg_stat_statements за оба периода, чтобы точно сопоставить долю SeqScan/IndexScan в планах каждого запроса [Неизвестно];

  6. статистика по таблицам, лидирующим по числу модификаций [Неизвестно];

  7. параметры конфигурации checkpoint, bgwriter, shared_buffers для оценки корректности текущих настроек [Неизвестно].

7. Заключение

Отключение planner_upper_limit_estimation в рамках исследуемой среды 1С привело к многократному улучшению временных и I/O-метрик для ряда критичных запросов за счёт перехода планировщика от последовательных сканирований к индексным доступам. Общая доля SeqScan в системе снизилась, а пропускная способность возросла. Однако сопутствующий рост объёмов WAL и грязных блоков, а также нетипичное падение количества строк, возвращаемых через индексы, не позволяют объяснить весь эффект одним лишь параметром. Результаты следует рассматривать как убедительное обоснование для дальнейшего контролируемого тестирования с привлечением инструментов трассировки планов и расширенного мониторинга дисковых операций.

Полученные данные не выявили регрессий, что делает planner_upper_limit_estimation = off перспективной настройкой для конфигураций, где доминируют точечные запросы и модификации, а риск завышения кардинальности скомпенсирован актуальной статистикой.

Тем не менее, окончательное решение требует проверки в изолированной среде с воспроизведением идентичной рабочей нагрузки.