Details
| Title | Автоматизация процедур администрирования и настройки производительности баз данных PostgreSQL в условиях высоконагруженных транзакционных систем: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 27.03.03 «Системный анализ и управление» ; образовательная программа 27.03.03_01 «Теория и математические методы системного анализа и управления в технических, экономичеcких и социальных системах» = Automate PostgreSQL database administration and performance tuning in a highly loaded transactional environment |
|---|---|
| Creators | Хмелевская Ирина Дмитриевна |
| Scientific adviser | Нестеров Сергей Александрович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2026 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | системы управления базами данных (СУБД) ; производительность ; настройка ; мониторинг ; метрики ; время отклика ; пропускная способность ; PostgreSQL ; индексация ; администрирование ; database system (DBS) ; capacity ; tuning ; monitoring ; metrics ; replica time ; throughput ; indexing ; load testing |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 27.03.03 |
| Speciality group (FGOS) | 270000 - Управление в технических системах |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-2755 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\42630 |
| Record create date | 8/21/2026 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Провести анализ факторов, влияющих на производительность СУБД; 2. Исследовать существующие методы и инструменты настройки производительности; 3. Разработать методику настройки производительности; 4. Экспериментально проверить эффективность предложенных методов; 5. Разработать рекомендации для практического применения. Работа состоит из введения, трёх глав, заключения и семи приложений. В первой главе проведён анализ факторов, влияющих на производительность PostgreSQL, рассмотрены архитектурные особенности, методы настройки и инструменты мониторинга (Prometheus, Grafana, pg_stat_statements). Во второй главе описана подготовка тестовой среды, разработана и апробирована методика настройки производительности на основе трёх экспериментов (базовая конфигурация, оптимизация параметров, добавление индексов). В третьей главе даны практические рекомендации для администраторов и разработчиков, а также способы интеграции проверок производительности в процессы DevOps.
The tasks that were solved during the study: 1. Analyze the factors affecting the performance of DBS; 2. Research existing methods and tools for performance tuning; 3. Develop a methodology for performance tuning; 4. Experimentally test the effectiveness of the proposed methods; 5. Develop recommendations for practical application. The work consists of an introduction, three chapters, a conclusion, and seven appendices. The first chapter analyzes the factors that affect PostgreSQL performance, discusses architectural features, configuration methods, and monitoring tools (Prometheus, Grafana, pg_stat_statements). The second chapter describes the preparation of the test environment and presents a methodology for performance tuning based on three experiments (basic configuration, parameter optimization, and index addition). The third chapter provides practical recommendations for administrators and developers, as well as ways to integrate performance audits into DevOps processes.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|