PostgreSQL es un sistema de gestión de bases de datos de código abierto. Es excelente para usos empresariales por su fiabilidad.1 Varias empresas lo prefieren porque maneja datos avanzados, sigue el modelo ACID, se expande fácilmente y cuenta con buenas funciones de seguridad. Para apps críticas, es crucial que los gestores monitoricen el sistema. Así, podrán encontrar y arreglar problemas para un mejor rendimiento.
Aspectos Clave
- PostgreSQL es ideal para empresas con necesidades avanzadas de datos. Ofrece fiabilidad, es escalable y seguro.
- Optimizar y vigilar la base de datos es clave para apps importantes que la usan.
- Los manejadores deben ajustar ciertos parámetros para mejorar cómo funciona PostgreSQL.
- Hay herramientas, tanto gratuitas como de pago, que ayudan a gestionar PostgreSQL. Ejemplos son pgAdmin III y phpPgAdmin.
- Usar particiones en las tablas puede hacer que PostgreSQL sea más eficiente y se amplíe mejor.
Optimización de Memoria en PostgreSQL
Los buffers compartidos son una parte especial de la memoria. Se usan para guardar en caché blocks de índice y datos que se usan mucho. Usando estos buffers, el sistema de base de datos trabaja mejor. Esto es porque reduce la necesidad de leer datos del disco, lo cual es lento. Para manejar más datos con cada punto de control, se recomienda subir el parámetro max_wal_size. El valor común del parámetro shared_buffers es 128 MB. Se aconseja ponerlo en 25% de la RAM disponible.1
Ajuste de shared_buffers
La memoria de trabajo en PostgreSQL se usa para hacer operaciones como ordenar y agrupar. Aquí se guardan cosas temporales y resultados intermedios de las operaciones. Si no hay suficiente memoria de trabajo, las operaciones usan archivos temporales en disco. Esto hace que todo vaya más lento. El valor por defecto de work_mem es 4 MB. Debes elegir un valor dependiendo de cuántos datos uses. Considera también cuántas conexiones están abiertas a la vez.1
Configuración de work_mem
maintenance_work_mem controla cuánta memoria usan tareas de mantenimiento. Ejemplos son VACUUM o añadir índices. Como en una sesión solo se puede hacer una de estas tareas a la vez, su valor debe ser mayor a work_mem. Valores altos hacen que «vacuum» y restaurar volcados sea más rápido. El valor por defecto es 64 MB, pero se puede poner en 512 MB. Recuerda, con «autovacuum» en uso la memoria total es autovacuum_max_workers x maintenance_work_mem.1
Optimización de maintenance_work_mem
Configuración de la Caché en PostgreSQL
Ajuste de effective_cache_size
El parámetro effective_cache_size dice cuánta memoria puede usar el servidor para guardar datos e índices en caché.1 Representa la memoria usada por el sistema de archivos y otros procesos en el sistema. Los planes de ejecución de consultas usan este valor para calcular costos.1 Su valor por defecto es de 4 GB, pero se aconseja ponerlo en el 50% de la memoria disponibles.1
Es vital seguir el desempeño de PostgreSQL, pues un servidor activo puede usar un poco de CPU y RAM.2 Es crucial que el tiempo de espera por operaciones de entrada/salida no pase de 15-20 para evitar problemas.2 Un alto número de conexiones en espera podría indicar problemas de rendimiento en el servidor.2
Para ver qué tan eficiente es la caché en PostgreSQL, puedes calcular un ratio especial.2 Esto se logra comparando el uso de la caché con la memoria que el servidor usa normalmente. Además, es posible evaluar el background writer y ajustar sus configuraciones para mejorar el rendimiento.2
En pocas palabras, configurar bien el effective_cache_size es esencial para que PostgreSQL funcione de forma óptima.1 Además, mantener un monitoreo y ajustar otros parámetros de la caché es clave para un buen rendimiento.2
Parámetros de Trabajo en PostgreSQL
El parámetro max_worker_processes en PostgreSQL fija un tope en los procesos de trabajo que corren al mismo tiempo en segundo plano. Sirven para tareas variadas, como consultar de forma paralela, gestionar conexiones y hacer labores de fondo. Por defecto, hay 8 y es bueno usar la mitad de los procesadores para que todo funcione bien.1
max_parallel_workers es otro parámetro clave en PostgreSQL. Determina cuántos procesos de trabajo paralelos pueden trabajar a la vez. Ayudan a acelerar el sistema cuando se hacen consultas en paralelo u otras acciones. Viene configurado en 2 por omisión. Se aconseja usar la mitad de los procesadores para una óptima operación del sistema.1
Un último parámetro importante es max_parallel_workers_per_gather. Define cuántos trabajadores paralelos pueden unirse en una sola acción. Establece un tope para el número de trabajadores que pueden leer tablas o planes de consulta juntos. Por omisión, este límite es de 2. Los trabajadores paralelos se escogen de entre aquellos permitidos por max_worker_processes, pero bajo la restricción de max_parallel_workers.1
Otros Ajustes de Configuración en PostgreSQL
En PostgreSQL, el max_wal_size pone un límite al tamaño del registro de escritura anticipada.1 Esto es vital para mantener la integridad de los datos aun con fallas. Aunque el valor está en 1 GB por defecto, se aconseja subirlo para mejorar la recuperación tras un fallo.
Ajuste de default_statistics_target
El default_statistics_target ajusta qué tan detallado es el análisis de la base de datos por el optimizador.1 Este valor influye en la cantidad de filas inspeccionadas para encontrar el plan de consulta óptimo. Por defecto, el tamaño de muestra es el 300% del nivel de configuración. Sin embargo, se sugiere elevarlo para obtener estimaciones más precisas del planificador, incluso si esto ralentiza ANALYZE.
PostgreSQL Avanzado: Consultas y Optimización
Esta parte sigue la introducción de la Sección 1. Aquí, nos metemos en temas más avanzados de PostgreSQL. Hablaremos de cómo mejorar las consultas y optimización de consultas, indexación PostgreSQL, particionamiento de tablas y SQL avanzado.
Para que PostgreSQL funcione mejor, los que lo manejan deben configurar ciertas cosas bien. Necesitan mirar de cerca cosas como el tamaño de los buffers compartidos1, la memoria de trabajo1, y más. Cada ajuste es importante para el funcionamiento del sistema.
Además, optimizar las consultas es esencial para el buen rendimiento. Significa ver cómo se ejecutan las consultas, encontrar formas de mejorarlas y usar índices correctamente.3
Hay herramientas que ayudan, como Explain Plan de Oracle y el comando EXPLAIN de PostgreSQL. Estos dan información sobre cómo se hacen las consultas. Así, los administradores pueden mejorar el acceso a la información y arreglar problemas de rendimiento.3
Automatizar la optimización es clave para mantener un buen rendimiento. Asegura que el sistema siga funcionando bien, incluso si cambian las necesidades del proyecto.3
En conclusión, ajustar configuraciones, analizar consultas, usar bien los índices y automatizar optimización es lo que hace un sistema PostgreSQL brillante. Así los administradores pueden mantener alto rendimiento y satisfacer las necesidades de cualquier aplicación.3
Monitoreo del Rendimiento de PostgreSQL
Es esencial vigilar la base de datos PostgreSQL para que funcione bien. Un sistema eficaz de monitoreo es clave.2 Applications Manager es una herramienta que destaca en esto. Les permite a los administradores de bases de datos establecer alertas para métricas claves. También les avisa cuando se superan ciertos límites, lo que les ayuda a mejorar la base de datos.2
Herramientas de Monitoreo
Un buen monitoreo de rendimiento detecta rápidamente problemas. Para grandes empresas, tener un sistema así, es fundamental.2 Esto reduce el tiempo de mantenimiento y ahorra dinero.2
Cuando monitoreas, debes enfocarte en la memoria RAM y uso de CPU.2 Vigila también la memoria SWAP para evitar problemas. Por ejemplo, si la RAM se satura, puede colapsar el disco.2 Y, si hay muchos bloqueos en pg_locks, es probable que el servidor funcione más lento.2
Configuración de Alarmas
El número de usuarios que PostgreSQL soporta varía según el hardware y la conexión.2 Mejorar su rendimiento es posible ajustando algunas propiedades, como ‘bgwriter_lru_maxpages’. PostgreSQL ofrece funciones para monitorear bases de datos y uso de memoria.2
PG establece shared_buffers en 128 MB, pero sugiere usar el 25% de la RAM. Esto mejora el rendimiento.1 Para el work_mem, el valor predeterminado es 4 MB. Se recomienda elegir 64 MB o un valor apropiado según la cantidad de datos.1 El maintenance_work_mem por defecto es de 64 MB, pero para operaciones pesadas se puede subir a 512 MB.1
En cuanto a effective_cache_size, el valor recomendado es asignar el 50% de la memoria.1 Max_worker_processes y max_parallel_workers deben usar el 50% de los procesadores.1
PG fija la escritura anticipada (WAL) en 1 GB. Aumentarla puede añadir recuperación en fallas.1 El parámetro default_statistics_target afecta a la optimización de consultas. Más alto mejora estimaciones, pero más lento ANALYZE.1
Alta Disponibilidad en PostgreSQL
Lograr casi un 100% de disponibilidad es posible con un sistema de réplica en PostgreSQL.4 Este sistema ofrece opciones de replicación. Así asegura que los datos estén siempre disponibles.4
Configuración de Réplica
En el curso, aprenderás a configurar una réplica en varios pasos. Esto incluye tener un servidor standby. Ayuda a manejar mejor las conexiones y disminuir la carga del servidor principal.4 PostgreSQL es conocido por su estabilidad y fiabilidad. Ha sido usado con éxito en muchos tipos de aplicaciones.4
Sistema de Failover
Además, se pondrá en marcha un sistema de failover. Esto permite el cambio automático al servidor en standby si el principal falla. No hará falta que un administrador de bases de datos intervenga.4 PostgreSQL emplea una replicación avanzada para garantizar la alta disponibilidad.5
Optimización de Consultas PostgreSQL
Es clave optimizar las consultas en PostgreSQL para que el sistema funcione bien.1 Hay que mirar cómo se ejecutan las consultas y indexar bien. Así, se pueden ver las partes que se pueden mejorar y decidir cómo hacerlo.6 La indexación correcta mejora cómo funcionan las consultas y evita problemas.
Análisis de Planes de Ejecución
Observar cómo se ejecutan las consultas es muy útil. Ayuda a los administradores a ver cómo se podrí mejorar, como agregando índices o cambiando consultas.
Indexación Eficiente
Indexar de manera óptima es importante para aumentar la eficacia de las consultas en PostgreSQL.6 Los índices facilitan el acceso a los datos. Cuando se diseña cómo indexar, se deben tener en cuenta varios factores para mejorar realmente el rendimiento.
Herramientas de Administración PostgreSQL
Para manejar bases de datos PostgreSQL, hay muchas herramientas útiles disponibles.4 PostgreSQL es conocido por su estabilidad y características como código abierto y compatibilidad con transacciones ACID.4
Herramientas Open Source
Entre las opciones gratuitas se encuentran pgAdmin III y phpPgAdmin. También hay herramientas de Red Hat y otras desarrolladas por la comunidad. Algunas son Mergeant y PGInhaler.
Herramientas Comerciales
Las herramientas pagas incluyen dbForge tools y Lightning Admin. Otras opciones son Microsoft Access y Aqua Data Studio. El grupo SQL Maestro ofrece soluciones como products de Navicat y SEQUEL for PostgreSQL.
Particionamiento de Tablas en PostgreSQL
El particionamiento de tablas mejora la manera en que trabajan las bases de datos en PostgreSQL. Permite dividir las tablas grandes en partes más pequeñas.3 Esto hace que las consultas sean más eficientes ya que van directamente a la parte necesaria. Además, disminuye el tiempo que se necesita para ejecutarlas.3 Es una gran ayuda cuando hay muchísimos datos o se necesita un proceso rápido de consultas.7
Usar la compresión en columnas con los algoritmos de PostgreSQL puede reducir el tamaño de las tablas de forma increíble. Las tasas de compresión pueden superar el 95%.7 Gracias a esta técnica, se puede ahorrar espacio en el disco y, en consecuencia, dinero.7
En muchos sectores como el tráfico, energía, finanzas, entre otros, se usan bases de datos de PostgreSQL con un gigantesco número de filas. Esto se ha vuelto común.7 Para mejorar la eficiencia en estos casos, se desarrolló la extensión Escala de tiempoDB. Ayuda con la partición automática, la agregación y mejora la planificación de consultas en PostgreSQL.7
Enlaces de origen
- https://www.manageengine.com/latam/applications_manager/tech-topics/optimizacion-del-rendimiento-postgresql-server.html
- https://pandorafms.com/blog/es/como-monitorizar-postgresql/
- https://www.programarsql.com/optimizacion-de-consultas-sql-en-grandes-conjuntos-de-datos-para-modelos-de-aprendizaje-profundo/
- https://medium.com/@diego.coder/introducción-a-postgresql-70dafbaac615
- https://togrowagencia.com/que-es-postgresql/
- https://nicolasurrego.medium.com/vistas-en-sql-como-optimizar-tus-consultas-y-reportes-e4559493e2bd
- https://hackernoon.com/es/estrategias-para-implementar-compresion-de-columnas-en-grandes-bases-de-datos-postgresql
