Tantor Labs

Как провести нагрузочное тестирование PostgreSQL и не упустить ни одной детали?

Проводите нагрузочные тесты через pgbench, но результаты оказываются несопоставимыми из-за того, что параметры окружения не были зафиксированы? Знакомо? Представляем новый бесплатный инструмент pg_perfbench — разработанный «Тантор Лабс», который:

➡️ Автоматизирует запуск pgbench с TPC-B-нагрузкой.
➡️ Собирает все метаданные: конфигурация СУБД, характеристики сервера, версии ПО, сетевые настройки.
➡️ Генерирует структурированный отчет (JSON + HTML) с графиком производительности и таблицами.
➡️ Позволяет корректно сравнивать результаты разных тестов за счет фиксации всех параметров.

Больше не нужно вручную собирать данные о CPU, RAM, дисках и настройках PostgreSQL, тратить время на повторные тесты из-за упущенных деталей и догадываться, почему результаты различаются.

Как это работает?

1. Запускаете pg_perfbench с вашим сценарием.
2. Инструмент собирает метрики pgbench с полным описанием окружения.
3. Получаете готовый отчет с визуализацией и возможностью сравнения через --mode=join.

Будет полезно администраторам БД, разработчикам и всем, кто занимается оптимизацией производительности баз данных Tantor Postgres и других на основе PostgreSQL.

↗️Подробнее – в статье в нашем блоге.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥13👍2❤1

www.tgoop.com/tantor_labs/157

942 viewsedited  Apr 24 at 14:53

Как провести нагрузочное тестирование PostgreSQL и не упустить ни одной детали?

Проводите нагрузочные тесты через pgbench, но результаты оказываются несопоставимыми из-за того, что параметры окружения не были зафиксированы? Знакомо? Представляем новый бесплатный инструмент pg_perfbench — разработанный «Тантор Лабс», который:

➡️ Автоматизирует запуск pgbench с TPC-B-нагрузкой.
➡️ Собирает все метаданные: конфигурация СУБД, характеристики сервера, версии ПО, сетевые настройки.
➡️ Генерирует структурированный отчет (JSON + HTML) с графиком производительности и таблицами.
➡️ Позволяет корректно сравнивать результаты разных тестов за счет фиксации всех параметров.

Больше не нужно вручную собирать данные о CPU, RAM, дисках и настройках PostgreSQL, тратить время на повторные тесты из-за упущенных деталей и догадываться, почему результаты различаются.

Как это работает?

1. Запускаете pg_perfbench с вашим сценарием.
2. Инструмент собирает метрики pgbench с полным описанием окружения.
3. Получаете готовый отчет с визуализацией и возможностью сравнения через --mode=join.

Будет полезно администраторам БД, разработчикам и всем, кто занимается оптимизацией производительности баз данных Tantor Postgres и других на основе PostgreSQL.

↗️Подробнее – в статье в нашем блоге.