- 1

Instalación y Configuración de Podres para Bases de Datos
00:37 - 2

Fundamentos de Postgres: Motor, Lenguaje y Servidor de Bases de Datos
05:25 - 3
Instalación y Configuración de PostgreSQL en Windows
06:02 - 4

Acceso y uso de la consola de PostgreSQL
12:20 - 5

Uso de PGAdmin para gestionar bases de datos PostgreSQL
11:47 - 6

Configuración de Archivos Críticos en PostgreSQL
14:32 - 7
Comandos esenciales de consola en PostgreSQL
04:38 - 8

Modelado de un Sistema de Transporte Masivo en Bases de Datos
03:00 - 9

Tipos de Datos Soportados por PostgreSQL
01:06 - 10

Diseño de Base de Datos para Sistema de Transporte
13:19 - 11
Estructura de Bases de Datos en PostgreSQL para Transporte
01:33
Creación y gestión de tablas particionadas en bases de datos
Clase 13 de 32 • Curso de PostgreSQL
Contenido del curso
- 12

Creación y Gestión de Tablas en Bases de Datos con PGAdmin
08:18 - 13

Creación y gestión de tablas particionadas en bases de datos
10:59 - 14

Creación y Gestión de Roles en Bases de Datos PostgreSQL
18:58 - 15

Creación de Llaves Foráneas en Bases de Datos con PGAdmin
13:46 - 16

Gestión de Datos con PGAdmin: Inserción, Consulta y Borrado
16:18 - 17

Inserción Masiva de Datos en Bases de Datos con Mockaroo
11:20
- 18

Cruce de Datos en Bases de Datos Usando Teoría de Conjuntos
02:34 - 19

Funciones Avanzadas de PostgreSQL para Optimización de Aplicaciones
07:10 - 20

Funciones Avanzadas en Consultas SQL para Bases de Datos
05:09 - 21

Vistas Volátiles y Materializadas en Bases de Datos
07:38 - 22

Creación de Procedimientos Almacenados en PostgreSQL
19:00 - 23

Creación y Uso de Disparadores en PostgreSQL
19:30
- 27

Copia de Seguridad y Restauración con PGAdmin y PGDump
09:47 - 28

Mantenimiento y Optimización de Bases de Datos: Conceptos Clave
06:05 - 29

Implementación de Réplicas en Bases de Datos para Optimizar Rendimiento
03:30 - 30

Creación y Configuración de Servidores PostgreSQL Maestro-Esclavo
19:52 - 31

Optimización de Tablas en Postgres para Evitar Bloqueos
03:47 - 32

Examen Final: Aplicación de Estrategias de Innovación Empresarial
00:21
¿Qué son las particiones y por qué son importantes en un proyecto?
Las particiones son fundamentales para la optimización y eficiencia de las bases de datos al manejar grandes volúmenes de información. Cuando se maneja mucha información en una sola tabla, las consultas pueden volverse lentas y el acceso a los datos puede ser ineficiente. Las particiones ayudan a superar esta limitación al dividir físicamente los datos en segmentos más pequeños, pero manteniendo la misma estructura lógica de la tabla original. Este proceso permite almacenar partes de una tabla en diferentes espacios de disco, lo que puede incluir incluso discos separados.
¿Cómo funcionan las particiones en una base de datos?
El uso de particiones permite crear tablas más manejables al dividir los datos en rangos lógicos. Por ejemplo, puedes crear una partición basada en fechas, donde cada segmento de la tabla se asocia a un rango específico de fechas. Esto significa que si realizas una consulta para buscar datos de una fecha específica, solo se accede al segmento relevante de la tabla, acelerando enormemente el tiempo de respuesta.
Cuando se manejan sistemas con consultas frecuentes y volúmenes de datos variables, las particiones no solo mejoran el rendimiento de las consultas, sino que también previenen que las tablas se saturen debido a un alto número de consultas simultáneas o modificaciones frecuentes.
¿Cómo crear una tabla particionada en PostgreSQL?
Ahora vamos a simular cómo crear una tabla particionada en PostgreSQL, teniendo en cuenta los conceptos mencionados. Aquí te presento un ejemplo simplificado:
-- Creamos la tabla principal que será particionada
CREATE TABLE viajes (
id SERIAL PRIMARY KEY,
fecha DATE NOT NULL
) PARTITION BY RANGE (fecha);
-- Agregamos las particiones con base en el rango de fechas
CREATE TABLE viajes_2023_01 PARTITION OF viajes
FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-02-01');
CREATE TABLE viajes_2023_02 PARTITION OF viajes
FOR VALUES FROM ('2023-02-01') TO ('2023-03-01');
Consideraciones al trabajar con tablas particionadas
-
Elección de campos de partición: La selección del campo sobre el cual se hace la partición es crucial. En este caso, usar fechas es común, pero podría ser cualquier otro campo que tenga sentido dividir lógicamente.
-
Nombres de tablas de partición: Es recomendable seguir un estándar en la nomenclatura para las tablas de partición. Por ejemplo, incluir el año y el mes facilita la identificación de la partición correspondiente.
-
Limitaciones: No se pueden usar llaves primarias en tablas particionadas, ya que estas están divididas. En lugar de ello, las referencias deben hacerse a las tablas que mantienen estas llaves.
-
Rangos de partición: Al definir los rangos, asegúrate de que son correctos y adecuados para las consultas que esperarías hacer en el futuro.
¿Cómo realizar consultas y modificaciones en tablas particionadas?
Las consultas en tablas particionadas se ejecutan de manera muy similar a las tablas regulares, con la diferencia de que el motor de base de datos solo busca en la partición relevante, lo que resulta en tiempos de respuesta más rápidos.
-- Ejemplo de inserción en tabla particionada
INSERT INTO viajes (fecha) VALUES ('2023-01-15');
-- Ejemplo de consulta en tabla particionada
SELECT * FROM viajes WHERE fecha = '2023-01-15';
Prueba de inserción y límites
Intentar insertar datos fuera del rango definido en las particiones resultará en un error, ya que el sistema no encontrará un espacio adecuado para el nuevo registro. Esto nos ayuda a mantener los datos organizados y dentro de los rangos esperados.
Recomendaciones para el uso de particiones
Si sabes que tu aplicación manejará un volumen significativo de datos históricos, considera implementar particiones desde el inicio. Esto no solo mejorará el rendimiento de tus consultas, sino que también hará que el sistema sea más escalable y fácil de administrar.
Crear particiones es ideal para manejar bitácoras u otras formas de almacenamiento de datos masivos. Así, siempre estarás un paso adelante en la optimización de tu sistema de bases de datos. ¡Anímate a probar esta técnica y verás cómo transformará la eficiencia de tus consultas en bases de datos grandes!