Manuales

Appearance

Rendimiento y buenas practicas ​

El rendimiento en PostgreSQL depende del modelo, consultas, indices, configuracion y volumen real. Antes de tocar parametros globales, mide.

Medir primero ​

Herramientas utiles:

sql
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT *
FROM pedidos
WHERE cliente_id = 10;

Extensiones:

sql
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements;

Permite ver consultas frecuentes y costosas.

Consultas ​

Buenas practicas:

  • Evita SELECT *.
  • Pagina con filtros estables.
  • No hagas funciones costosas sobre columnas filtradas sin indice funcional.
  • Usa joins por claves indexadas.
  • Revisa cardinalidad y granularidad antes de agregar.

Indices ​

Un buen indice responde a una consulta concreta:

sql
CREATE INDEX idx_pedidos_cliente_estado_fecha
ON pedidos(cliente_id, estado, creado_en DESC);

Revisa indices no usados antes de crear mas.

Escrituras ​

Para cargas grandes:

  • Usa COPY cuando sea posible.
  • Inserta por lotes.
  • Evita indices innecesarios durante cargas masivas controladas.
  • Procesa por ventanas.

Particionado ​

El particionado ayuda cuando una tabla es muy grande y las consultas filtran por rango o clave.

sql
CREATE TABLE eventos (
  id BIGINT,
  creado_en DATE NOT NULL,
  payload JSONB
) PARTITION BY RANGE (creado_en);

No particiones por moda; particionar tambien aumenta complejidad operativa.

Buenas practicas generales ​

  • Modela correctamente antes de optimizar.
  • Usa constraints para proteger datos.
  • Monitoriza queries lentas.
  • Mantiene transacciones cortas.
  • Configura backups y prueba restore.
  • Separa usuarios por responsabilidad.

Errores comunes ​

  • Optimizar sin medir.
  • Crear indices al azar.
  • Mantener conexiones abiertas sin pool.
  • Ignorar VACUUM y estadisticas.
  • Usar la base como cola sin diseno de concurrencia.

Checklist final ​

  • Consultas criticas medidas con EXPLAIN.
  • Indices revisados.
  • Backups probados.
  • Usuarios con minimo privilegio.
  • Logs y metricas activos.
  • Plan claro de crecimiento de datos.

Recursos relacionados ​