Для оценки влияния расширения на производительность был взят нагрузочный тест на конфигурации Докумпентооборот, рассмотренный в данной статье, но с корректировкой количества пользователей до 1000.

Тестирование проводилось на следующем стенде:

Сервер СУБДCPU 48, RAM 378 Gb
Сервер приложений

1 центральный и 2 рабочих с характеристиками: CPU 32, RAM 128 Gb

Версия СУБДTantor SE1C 16.6.1
Версия ОС сервера СУБД AstraLinux 1.8.1
Версия 1С

8.3.26.1521

Версия ОС сервера приложенийAstraLinux 1.7.5
Терминальный нагрузчики

5 терминалов с характеристиками: CPU 16, RAM 80 Gb

Все сервера были подняты как виртуальные машины на разных хостах виртуализации и в ходе теста контролировалось. чтобы не было переподписки. 

Расширение auto_explain было настроено следующим образом:

shared_preload_libraries        =           'auto_explain'

auto_explain.log_buffers = 'on'
auto_explain.log_verbose = 'on'
auto_explain.log_analyze = 'on'
auto_explain.log_level = 'LOG'
auto_explain.log_nested_statements = 'on'
auto_explain.log_timing = 'on'
auto_explain.log_min_duration = '1000'
CODE

В ходе 3х часового нагрузочного теста выполняется 78 тысяч ключевых операций и по его итогам были получены следующие результаты: 

С включенным расширением среднее время ключевых операций хуже на 3%.

Если добавить настройку 

auto_explain.sample_rate = 0.2
CODE

и таким образом собирать не все запросы длительностью более 1000мс, а только каждый 5й, то среднее время ключевых операций становится таким же как и при отключенном расширении auto_explain.

Заключение: при включении расширения auto_explain для использования модуля "Расширенная аналитика" рекомендуем устанавливать значение параметра auto_explain.sample_rate = 0.2. Это все также позволит собрать все проблемные запросы, но уменьшит вероятность падения производительности.