- Опубликовано
PG_EXPECTO: влияние shared_buffers на PostgreSQL
- Автор
- Имя
- Новости нашего ИТ
- Telegram
- Новости нашего ИТ14 подписчиков5145 постовДанный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
PG_EXPECTO: Анализ влияния размера shared_buffers на производительность СУБД PostgreSQL
#databases
Производительность СУБД — ключевой фактор , однако спонтанные проверки часто искажают реальную картину. PG_EXPECTO — это не просто набор скриптов, а чёткая методология, превращающая анализ PostgreSQL из хаотичного поиска проблем в структурированный, воспроизводимый эксперимент. Задача Используя классическую задачу о влиянии значения параметра shared_buffers на производительность СУБД, подготовить и протестировать общую методологию проведения экспериментов по анализу производительности СУБД PostgerSQL c использованием нейросети для анализа статистических данных, собранных комплексом pg_expecto в ходе нагрузочного тестирования.
Новости нашего ИТ
14 подписчиков
5145 постов
Данный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Предыдущий пост
- Опубликовано
Spring Data JDBC – идеальная база для приложения
Spring Data JDBC обзор: агрегаты, фильтрация, DTO и бизнес‑операции в Spring Boot
Следующий пост
- Опубликовано
Практики микросервиса после Ruby и PHP
микросервис практики логирование трассировка метрики Go Ruby PHP
Из подборки #ai
- Опубликовано
Kafka
+1
Регуляторные документы РФ по ИИ в 2026 году
регуляторные документы РФ безопасность ИИ 2026
- Опубликовано
#it_news
+1
Куда и почему уходят бабки на нейросети
почему компании тратят деньги на нейросети и как это работает
- Опубликовано
#java
+1
An Introduction to Using simple-openai in Java
Как использовать библиотеку simple-openai в Java для интеграции LLM
- Опубликовано
Как AI убьет вашу базу: безопасность в 2026
как AI убьет базу данных безопасность 2026
- Опубликовано
#docker
+1
Как нейросеть может быть лучшим ассистентом?
как нейросеть стать лучшим ассистентом для работы и автоматизации
- Опубликовано
#docker
+1
Open-Source AI фитнес‑тренер: 27 MCP‑инструментов
Open-Source AI фитнес‑тренер: 27 MCP‑инструментов, 3 провайдера, граф упражнений, Docker PWA, код Claude Code
Свежие посты
- Опубликовано
#devops
+1
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec, 10× быстрее Python SDK, multi‑tenancy, security
- Опубликовано
#java
+1
Создать Telegram‑бот погоды за 5 минут Nyagram
Как создать Telegram‑бот погоды за 5 минут на Java с Nyagram и OpenWeatherMap
- Опубликовано
Kafka
+1
Регуляторные документы РФ по ИИ в 2026 году
регуляторные документы РФ безопасность ИИ 2026
- Опубликовано
#java
+1
Spring Shell 4.0.1 is out!
Spring Shell 4.0.1 выпуск
- Опубликовано
Kafka
+1
CDC своими руками: Kafka + Debezium в лаборатории
CDC Kafka Debezium домашняя лаборатория PostgreSQL
- Опубликовано
Kafka
+1
Kafka: обработка ошибок и Dead Letter Queues
Как обработать ошибки в Spring Kafka и использовать Dead Letter Queue
- Опубликовано
#java
+1
Создание Ambilight приложения для Android на Java
Как создать приложение Ambilight для Android на Java
- Опубликовано
#java
+1
Архитектура факторов ранжирования Ozon runtime
архитектура факторов ранжирования в runtime поиска Ozon