Thấy EXPLAIN ghi read=12760, tôi đinh ninh 12760 trang đó lôi từ đĩa lên nên hẳn phải chậm. Nhưng thời gian 17ms ổn định y hệt suốt ba lần quét — chúng do OS page cache phục vụ từ RAM, không phải đĩa. 'read' chỉ nghĩa là 'không có trong shared_buffers', không phải 'từ đĩa'. Đo tận mắt hai tầng cache, và vì sao shared_buffers to hết cỡ lại chậm hơn.
INSERT rồi COMMIT xong, tôi đinh ninh dữ liệu đã nằm an toàn trong file trên đĩa. Đo pg_buffercache mới ngã ngửa: 16320 trang vẫn bẩn trong shared_buffers, chưa hề chạm file data. Cái làm COMMIT bền là WAL fsync; trang data xuống đĩa muộn hơn, cả lô ở checkpoint — một cú bùng I/O 79ms. Vì sao max_wal_size nhỏ làm CSDL giật, và cách làm phẳng.
pgbench cho tôi 203189 tps read-only và tôi mừng rơn. Nhưng con số đó gần như vô nghĩa cho production: không ghi, đĩa VM fsync gần như miễn phí, 150MB nằm gọn trong RAM. Đổi bất kỳ điều kiện nào về phía thật là tps sụp mười mươi. Cách đo tải đúng với pgbench, và vì sao một con số thiếu điều kiện là một con số nói dối.
Bài kết sê-ri Cơ sở dữ liệu: quy trình tối ưu đúng là đo trước, đọc kế hoạch thật, sửa một thứ, đo lại. Một vòng trọn vẹn: WHERE khach=X quét cả 2 triệu hàng (17 ms) chỉ để tìm 40; EXPLAIN chỉ thẳng, thêm index, đo lại 0,15 ms — nhanh 113 lần. Không đoán, không cãi — đo là xong.
O(n log n) tốt hơn O(n²) — nên tôi định dùng merge sort cho mọi trường hợp. Nhưng đo ra ở n=64 insertion sort nhanh hơn (292 so 375 ns) vì hằng số ẩn. Big-O là hình dạng đường cong khi n tiến vô cùng, không phải tốc độ ở n cụ thể; phải đo cả đường cong, không đo một điểm. Tôi đo bằng C.
Hai vòng lặp làm đúng cùng số phép load và cộng, cùng O(n) — đếm phép thì tưởng cùng tốc độ. Nhưng đo ra duyệt ngẫu nhiên chậm 452 lần duyệt tuần tự trên mảng 256 MB. Chi phí thật không nằm ở phép cộng mà ở truy cập bộ nhớ: cache và prefetch. Big-O mù hoàn toàn trước điều đó. Tôi đo bằng C.