# Производительность

## Performance budgets (p95)

| Метрика | Лимит | Примечание |
|---------|-------|------------|
| API response (без AI) | < 500ms | |
| API response (с AI) | < 5s | Fallback после таймаута |
| DB query (одиночный) | < 100ms | С индексом |
| WebUI page load | < 2s | |
| AI call | < 5s | Иначе fallback |

## Индексы БД

```sql
CREATE INDEX ix_ideas_user_id ON ideas(user_id);
CREATE INDEX ix_ideas_status ON ideas(status);
CREATE INDEX ix_ideas_created_at ON ideas(created_at);
CREATE INDEX ix_users_email ON users(email);
```

## Connection pool

```python
engine = create_async_engine(
    settings.database_url,
    pool_size=10,
    max_overflow=20,
    pool_pre_ping=True,
)
```

## Метрики

| Метрика | Тип | Описание |
|---------|-----|----------|
| `http_requests_total` | Counter | Всего запросов |
| `http_request_duration_ms` | Histogram | Время ответа (p50/p95/p99) |
| `http_errors_total` | Counter | 4xx и 5xx |
| `ai_provider_calls` | Counter | Вызовы AI провайдеров |
| `agent_execution_duration` | Histogram | Время выполнения агентов |

**Где хранить:** в БД (таблица `agent_metrics`), в перспективе — Prometheus.

## Когда оптимизировать

1. Профилировать до оптимизации. Не гадать — измерять.
2. Оптимизировать только горячие пути (90% времени на 10% кода).
3. Кэшировать только то, что реально часто читается.