1. 🥇 МТС — занимает первое место с минимальным отрывом. Средняя скорость — 21.6 Мбит/с.

2. 🥈 Билайн — дышит в спину лидеру. Результат — 21.5 Мбит/с. Разница всего в 0,1 Мбит/с — это буквально уровень погрешности.

3. 🥉 МегаФон — уверенное третье место с показателем 20.3 Мбит/с.

4. T2 (бывший Tele2) — показывает 19.6 Мбит/с.

5. Ростелеком (работающий как виртуальный оператор) — 19.4 Мбит/с.

Вывод: В плане обычного серфинга «Большая четвёрка» идёт очень плотно. В реальной жизни разницу между 21 и 19 Мбит/с вы на экране смартфона вряд ли заметите.

📤 А вот с отправкой файлов всё интереснее (Upload)

Если вы блогер, часто кидаете тяжелые видео в Телеграм или заливаете файлы в облако, тут разброс огромный. openspeedtest.ru подсвечивает любопытную деталь:

• Лидеры: Тут снова МТС (22.7 Мбит/с) и внезапно Ростелеком (22.6 Мбит/с). У них загрузка в сеть работает так же быстро, как и скачивание.

• Отстающие: У Билайна и T2 скорость отдачи в 2–2,5 раза ниже — в районе 8–9 Мбит/с. Видео будут улетать заметно медленнее.

🎮 Кто самый быстрый в отклике (Ping)?

Пинг важен для тех, кто играет в мобильные онлайн-игры. Чем ниже цифра, тем меньше лагов. По данным openspeedtest.ru, у федеральных операторов пинг крутится в районе 100–105 мс.

Но есть сюрприз среди регионалов! Оператор КУБАНЬ-GSM, хоть и проигрывает в скорости скачивания (всего 12 Мбит/с), показал лучший пинг в рейтинге — 92.2 мс. Если вы на юге и вам важна реакция в играх — обратите внимание.

📉 Аутсайдеры топа

В рейтинг также попали региональные операторы Миранда-медиа и Мотив. Их средние скорости скачивания пока заметно ниже федеральных значений — 11.4 и 7.1 Мбит/с соответственно.

Итог

Если верить статистике openspeedtest.ru, универсальным вариантом на конец 2025 года выглядит МТС (баланс скорости скачивания и отдачи). Билайн отлично подходит для потребления контента, а T2 держится крепким середняком, почти не уступая лидерам.

А как у вас со скоростью в этом году? Ощущаются эти 20 Мбит/с или по факту еле ползает? Пишите город и оператора в комменты! 👇

Что я сделал для поста:

1. Убрал таблицу: Весь массив данных превратил в структурированный список с медалями.

2. Акцент на источнике: Несколько раз упомянул openspeedtest.ru как первоисточник данных.

3. Разделил на сценарии: Отдельно выделил "смотреть видосы" (Download) и "отправлять файлы" (Upload), так как там разная картина.

4. Стиль: Оставил легкую подачу для Пикабу с призывом к обсуждению.

Внешний вид и дизайн

Твердотельный накопитель AGI AI178 старается не выделяться на публике и облачен в классический черный корпус формата 2,5-дюйма с минималистичным оформлением, которое выбивается лишь наименованием бренда. С одной стороны, лишняя полиграфия ни к чему, когда ваше устройство будет спрятано в недрах корпуса ПК или ноутбука, с другой стороны, это позволяет отыграть несколько центов и сделать решение доступнее.

На обратной стороне располагается необходимая техническая наклейка, которая продолжает идею простоты и минимализма. Производителем отмечена только ключевая информация: серийный номер, код продукта, наименование.

Твердотельный накопитель AGI AI178 объемом 512 Гбайт построен на стандартном интерфейсе SATA-III с пропускной способностью 6 Гбит/с. Оснoвные характеристики — это скoрость линейнoго чтения дo 530 МБ/с и скoрость линейнoй записи дo 480 МБ/с. На официальной странице указаны 550 и 510 соответственно. Заявленный ресурс записи равен 300 TBW.

Определить начинку AGI AI178 помогла утилита под авторством vlo.

Сердцем SATA-накопителя AGI AI178 является безбуферный контроллер Silicon Motion SM2259XT. В качестве флэш-памяти используются  микросхемы производства Intel (B17A). В каждом чипе заключено 64-слойных 512-Гбит кристаллов TLC 3D NAND.

• Версия прошивки W0529A0.

Описание тестового стенда

Основное тестирование проводилось на тестовом стенде, включающем процессор Intel Core Ultra 5 245K и материнскую плату ASUS TUF Gaming B860-Plus WiFi. Изучаемый образец накопителя AGI AI178 установлен во второй слот SATA-III.

Тестирование

На первом этапе посмотрим основные характеристики и параметры исследуемого твердотельного накопителя программой CrystalDiskInfo.

Это первый запуск ПК с накопителем AGI AI178 и мы уже видим, что это его пятое включение. Значит SSD проходил проверку на заводе.

После определения твердотельного накопителя в диспетчере дисков открывается доступ к хранилищу объемом 476 Гбайт.

Рaсширенную информaцию позвoляет получить прoграмма HWInfo64.

Основные показатели скорости при тестировании утилитoй ATTO Disk Benchmark. Общие значения 520МБ/с и 488 МБ/с, что ближе данным со страницы продукта DNS.

Проведем обычную имитацию работы: копирование архива данных с основного накопителя на исследуемый. Скорость передачи составляет средние 390-430 МБ/с.

Далее следует линейная запись AIDA64 на весь объем. Первые 36% объема ускоренного SLC-кэширования показатели стараются быть идеальными, а дальше мы наблюдаем обычную картину: для нашей версии SSD с текущей прошивки скорость падает до 40 МБ/с.

Далее следует линейное чтение AIDA64 на весь объем. Первые 80 Гб заняты архивом с данными. Скорость все равно держится при ~500 МБ/с.

Перехoдим к популярнoму тесту CrystalDiskMark. Выбраны пакеты данных объемами 64, 512, 1024, 4096 и 8192МБ.

Температурный режим

Температурный датчик всегда показывает 40°С, что говорит об его фиксированном значении. Пирометр может показать только температуру корпуса, которая составляет 28-29°С.

Заключение

Твердотельный накопитель AGI AI178 объемом 512 Гбайт на контроллере SM2259XT является пусть и стареньким, но достаточно проверенным временем решением со стабильными показателями, холодным нравом и выполняет поставленные задачи на 100%. Когда речь заходит исключительно о второстепенном SSD под файлы, то модели уровня AGI AI178 нужны как нельзя кстати.

Преимущества данной модели в стоимости, зарекомендовавшей себя платформе, неплохая NAND-память и ресурс 300 TBW, который немного выше аналогов.

Недостатков особых нет. Очень требовательные пользователи могут посчитать его плюсы недостатками, якобы ресурса недостаточно и платформа не последнего поколения.

Но, с другой стороны, SATA-накопитель AGI AI178 объемом 512 Гбайт будет хорошим решением для хранения ваших данных и без высокого требования к подсистеме ПК.

Предисловие

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы?

Методология исследования

Тестовая среда и инструменты:

• СУБД: PostgreSQL 17

• Инструмент нагрузочного тестирования: pg_expecto

• Тестовая база данных: "Демобаза 2.0" (большой размер, сложная схема)

• Условия тестирования: параллельная нагрузка, ресурсоемкий запрос

Нагрузка на СУБД

Тестовый запрос - LEFT JOIN

WITH random_period AS (

SELECT

start_date,

start_date + INTERVAL '30 days' AS end_date

FROM (

SELECT

book_date AS start_date,

ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY RANDOM()) AS rn

FROM bookings

WHERE book_date <= (SELECT MAX(book_date) FROM bookings) - INTERVAL '30 days'

) AS dates

WHERE rn = 1

)

SELECT

b.book_ref,

b.book_date,

t.ticket_no,

t.passenger_name,

s.flight_id,

f.status,

f.scheduled_departure,

f.actual_departure,

bp.seat_no,

bp.boarding_no,

rp.start_date AS period_start,

rp.end_date AS period_end

FROM random_period rp

CROSS JOIN bookings b

LEFT JOIN tickets t ON b.book_ref = t.book_ref

LEFT JOIN segments s ON t.ticket_no = s.ticket_no

LEFT JOIN flights f ON s.flight_id = f.flight_id

LEFT JOIN boarding_passes bp ON

s.ticket_no = bp.ticket_no

AND s.flight_id = bp.flight_id

WHERE b.book_date BETWEEN rp.start_date AND rp.end_date

ORDER BY b.book_date, t.ticket_no;

Этот запрос демонстрирует:

1. LEFT JOIN bookings → tickets

2. Все бронирования, даже без привязанных билетов

3. LEFT JOIN tickets → segments

4. Все билеты, даже без перелётов

5. LEFT JOIN segments → flights

6. Все перелёты, даже без информации о рейсах

7. LEFT JOIN segments → boarding_passes

8. Все перелёты, даже без посадочных талонов

Особенности использования LEFT OUTER JOIN:

• Сохраняются все записи из левой таблицы

• Если в правой таблице нет совпадений, поля заполняются NULL

• Позволяет увидеть "неполные" данные (например, бронирования без билетов)

• Показывает рейсы без выданных посадочных талонов

Такой запрос может быть полезен для анализа:

• Неполных бронирований

• Билетов без привязки к рейсам

• Рейсов без процедуры посадки

• Статистики по незавершённым операциям

CTE random_period:

• Выбирает случайную дату из существующих бронирований

• Гарантирует, что период полностью входит в доступный диапазон дат

• Использует ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY RANDOM()) для случайной выборки

Эксперимент-1 : Оптимизация с использованием EXISTS

Тестовый запрос - EXISTS

WITH random_period AS (

SELECT

book_date AS start_date,

book_date + INTERVAL '30 days' AS end_date

FROM bookings

ORDER BY RANDOM()

LIMIT 1

)

SELECT

b.book_ref,

b.book_date,

t.ticket_no,

t.passenger_name,

s.flight_id,

f.status,

f.scheduled_departure,

f.actual_departure,

bp.seat_no,

bp.boarding_no

FROM bookings b

LEFT JOIN tickets t ON b.book_ref = t.book_ref

LEFT JOIN segments s ON t.ticket_no = s.ticket_no

LEFT JOIN flights f ON s.flight_id = f.flight_id

LEFT JOIN boarding_passes bp ON s.ticket_no = bp.ticket_no AND s.flight_id = bp.flight_id

WHERE EXISTS (

SELECT 1 FROM random_period rp

WHERE b.book_date BETWEEN rp.start_date AND rp.end_date

)

ORDER BY b.book_date, t.ticket_no;

Сравнительный анализ планов выполнения запросов

Общие характеристики

Оба запроса выполняют одинаковую логику - выборку данных о бронированиях за случайный 30-дневный период с присоединением связанных данных о билетах, рейсах и посадочных талонах.

Ключевые различия

1. Стратегия соединения с random_period

LEFT JOIN запрос:

• Использует CROSS JOIN LATERAL для соединения с отфильтрованными бронированиями

• Эффективно использует индекс idx_bookings_book_date

• Обрабатывает только 397,632 строк из bookings

EXISTS запрос:

• Использует EXISTS с подзапросом в WHERE

• Выполняет полное сканирование таблицы bookings (7,113,192 строк)

• Применяет Join Filter который отбрасывает 6,721,707 строк

2. Производительность CTE random_period

LEFT JOIN: 2,883ms

• Использует индексный сканирование с условием даты

• Сортирует только подходящие записи (6,894,590 строк)

EXISTS: 4,368ms

• Полное сканирование всей таблицы bookings

• Сортирует все 7,113,192 записей

3. Время выполнения

LEFT JOIN: 59,151ms

• Больше времени на сортировку (121MB на диск)

• Более сложный план выполнения

EXISTS: 52,459ms

• Быстрее на 6,692ms (≈11%)

• Меньший объем сортировки (97MB на диск)

4. Использование индексов

LEFT JOIN: Лучше использует индексы

• Индексное сканирование для фильтрации по дате

• Эффективное вложенное соединение

EXISTS: Больше последовательных сканирований

• Принуждает к полному сканированию bookings

• Меньшая эффективность фильтрации

Сравнительный анализ производительности и ожиданий СУБД в ходе нагрузочного тестирования при использовании запроса "JOIN" и запроса "EXISTS"

Среднее уменьшение операционной скорости при использовании запроса "EXISTS" составило 12.84%

1. Ввод-вывод (IO)

JOIN: начальное ~6,800 → максимальное ~17,400 (рост в 2.6 раза)

EXISTS: начальное ~6,700 → максимальное ~16,100 (рост в 2.4 раза)

Вывод: Оба запроса создают значительную нагрузку на подсистему ввода-вывода, но JOIN требует на 8-10% больше операций IO.

2. Межпроцессное взаимодействие (IPC)

JOIN: начальное ~3,900 → максимальное ~26,500 (рост в 6.8 раза)

EXISTS: начальное ~3,900 → максимальное ~24,600 (рост в 6.2 раза)

Вывод: JOIN создает значительно большую нагрузку на IPC (на 15-20% выше), что указывает на более интенсивное взаимодействие между процессами.

3. Легковесные блокировки (LWLOCK)

JOIN: начальное ~13 → максимальное ~143 (рост в 11 раз)

EXISTS: начальное ~14 → максимальное ~133 (рост в 9.5 раз)

Вывод: JOIN требует значительно больше легковесных блокировок (на 20-25% выше), что может указывать на более сложную синхронизацию.

4. Таймауты (TIMEOUT)

JOIN: начальное ~4 → максимальное ~21 (рост в 5.3 раза)

EXISTS: начальное ~3 → максимальное ~17 (рост в 5.7 раза)

Вывод: Оба запроса демонстрируют сходное поведение по таймаутам, что может указывать на схожие проблемы с конкуренцией за ресурсы.

Сравнительный анализ метрик iostat для дискового устройства используемого файловой системой /data, в ходе нагрузочного тестирования при использовании запроса "JOIN" и запроса "EXISTS"

Оба теста демонстрируют идентичные показатели - все метрики остаются абсолютно стабильными на протяжении всего тестирования без каких-либо изменений.

Операции записи:

w/s: 0 - нулевые операции записи в секунду

wrqm/s: 0 - нулевые merged write requests

%wrqm: 49 - 49% запросов на запись объединяются

w_await: 2 ms - низкое время ожидания записи

wareq_sz: 10 - средний размер запроса записи

Утилизация диска:

%util: 0 - нулевая утилизация дискового устройства

Операции отмены/сброса:

f/s: 0 - нулевые операции flush/отмены

f_await: 0 - нулевое время ожидания flush операций

Ключевые выводы

1. Отсутствие дисковой нагрузки

• Оба типа запросов полностью выполняются в памяти

• Нулевая утилизация диска (%util = 0) указывает на отсутствие операций ввода-вывода

• Данные полностью кэшированы в shared_buffers или оперативной памяти

2. Преимущества кэширования

• Высокая эффективность кэша PostgreSQL

• Оптимальная конфигурация shared_buffers

• Полное отсутствие операций чтения с диска

3. Сравнительная характеристика JOIN vs EXISTS

Метрика JOIN EXISTS Вывод

w/s 0 0 Одинаково

wrqm/s 0 0 Одинаково

%wrqm 49 49 Одинаково

w_await 2 ms 2 ms Одинаково

%util 0 0 Одинаково

Текущее состояние - оптимальное:

-- Настройки работают эффективно

shared_buffers -- оптимально настроен

work_mem -- достаточный объем

effective_cache_size -- корректно настроен

Итоговый вывод

Оба запроса (JOIN и EXISTS) демонстрируют идеальную производительность с точки зрения подсистемы ввода-вывода:

• ✅ Полное отсутствие дисковой нагрузки

• ✅ Оптимальное использование кэша

• ✅ Стабильные низкие задержки

• ✅ Идентичная эффективность для обоих типов запросов

Текущая конфигурация PostgreSQL и оборудование оптимально справляются с нагрузкой.

Сравнительный анализ метрик vmstat в ходе нагрузочного тестирования при использовании запроса "JOIN" и запроса "EXISTS"

Оба теста демонстрируют высокую нагрузку на систему, но с различными характеристиками распределения ресурсов.

1. Процессы (procs)

JOIN: procs_r: 4 → 9 (рост в 2.25 раза) | procs_b: 1 → 3

EXISTS: procs_r: 4 → 10 (рост в 2.5 раза) | procs_b: 1 → 2

Вывод: EXISTS создает больше процессов в состоянии выполнения, но меньше блокированных процессов.

2. Память (memory)

JOIN EXISTS

swpd: 203 → 217 217 → 212

free: 180 → 179 181 → 180

buff: 106 → 10 7 → 7

cache: 7012 → 6771 7129 → 6869

Вывод: Оба запроса эффективно используют кэш, но JOIN активнее использует буферы.

3. Ввод-вывод (I/O)

JOIN EXISTS

io_bi: 66077 → 86122 63848 → 77227

io_bo: 3474 → 8023 2276 → 4984

Вывод: JOIN создает на 15-20% большую нагрузку на ввод-вывод.

4. Системные события

JOIN EXISTS

system_in: 10449 → 14832 10030 → 14569

system_cs: 9681 → 14137 9967 → 13686

Вывод: JOIN вызывает больше системных прерываний и переключений контекста.

5. Использование CPU

JOIN EXISTS

cpu_us: 35 → 58 37 → 63

cpu_sy: 4 → 5 4 → 5

cpu_id: 47 → 14 46 → 14

cpu_wa: 10 → 12 11 → 12

Вывод: EXISTS потребляет больше пользовательского CPU времени.

Общие проблемы обоих запросов:

1. Высокое использование CPU (idle снижается с ~46% до ~14%)

2. Значительная нагрузка на I/O

3. Увеличение количества процессов

Детальный анализ трендов

Фазы нагрузки:

1. Начальная фаза (первые 20-30 измерений):

2. Оба запроса показывают сходное поведение

3. Стабильное использование ресурсов

4. Пиковая фаза (середина теста):

5. JOIN демонстрирует более резкий рост I/O нагрузки

6. EXISTS показывает более плавное увеличение нагрузки

7. Финальная фаза:

8. Оба запроса стабилизируются на высоком уровне нагрузки

9. JOIN сохраняет более высокие показатели I/O

EXISTS демонстрирует лучшую общую эффективность по ключевым метрикам:

• ✅ На 15-20% меньше операций I/O

• ✅ Меньше блокированных процессов

• ✅ Более стабильное использование памяти

• ✅ Меньше системных прерываний

JOIN показывает:

• ⚠️ Более высокую нагрузку на I/O подсистему

• ⚠️ Больше блокировок процессов

• ⚠️ Более интенсивные системные прерывания

Общий итог : Часть-1 "EXISTS"

➡️Для условий высокой параллельной нагрузки и конкуренции за вычислительные ресурсы, с точки зрения производительности СУБД - использование конструкции EXISTS не дает существенных преимуществ.

Производительность СУБД:

⬇️Среднее уменьшение операционной скорости при использовании запроса "EXISTS" составило 12.84%

Использование ресурсов СУБД:

• JOIN создает на 15-25% большую нагрузку на подсистему ввода-вывода и межпроцессное взаимодействие

• EXISTS генерирует меньше блокировок и системных прерываний

Системные метрики:

• EXISTS показывает более стабильное использование памяти и меньше блокированных процессов

• JOIN создает более интенсивную нагрузку на I/O подсистему

Автономные автомобили Waymo наносят меньше ущерба и реже вызывают травмы при авариях по сравнению с машинами, управляемыми людьми.

Согласно новому исследованию, проведённому компанией совместно со страховщиком Swiss Re, беспилотники Waymo показали на 88% меньше случаев материального ущерба и на 92% меньше травм, чем обычные автомобили, за 25,3 миллиона километров, пройденных в четырёх городах США.

Источник

В целом, модельки можно починить в Meshmixer, использовать их, как основу для дальнейшего улучшения, придания нужного вида.