1. Ottimizzare l’indicizzazione per ottenere query più veloci

Gli indici svolgono un ruolo cruciale nel velocizzare il recupero dei dati, ma indici eccessivi o scelti male possono peggiorare le prestazioni.

Usare i tipi di indice giusti

  • Indice B-Tree (predefinito) per query generali con condizioni di uguaglianza e intervallo.
  • Indice GIN per ricerche full-text o campi JSONB.
  • Indice BRIN per tabelle di grandi dimensioni con dati naturalmente ordinati (ad esempio, timestamp).

Evitare l’indicizzazione eccessiva

  • Ogni indice aggiunge overhead agli inserimenti, agli aggiornamenti e alle cancellazioni. Usare EXPLAIN ANALYZE per verificare se un indice migliora veramente le prestazioni della query.

Usare indici parziali e di copertura

  • Gli indici parziali memorizzano solo le righe rilevanti, riducendo le dimensioni dell’indice.
  • Gli indici di copertura includono tutte le colonne necessarie per una query, riducendo la necessità di cercare nelle tabelle.

2. Analizzare e svuotare regolarmente il database

PostgreSQL si affida all’Autovacuum per mantenere le prestazioni, ma per ottenere risultati ottimali può essere necessaria una messa a punto manuale.

Capire VACUUM e ANALYZE

  • VACUUM recupera spazio dalle righe eliminate.
  • ANALYZE aggiorna le statistiche per il query planner.
  • VACUUM FULL deve essere usato con parsimonia perché blocca la tabella.

Regolazione delle impostazioni di autovacuum per database di grandi dimensioni
Regolate autovacuum_vacuum_cost_limit e autovacuum_vacuum_scale_factor per ottenere una migliore reattività in ambienti ad alta scrittura.

3. Ottimizzare la gestione delle connessioni

Una gestione inefficiente delle connessioni può causare colli di bottiglia, con ripercussioni sulle prestazioni del database.

Usare il pooling delle connessioni

  • PostgreSQL ha un overhead di connessione. Strumenti come PgBouncer o Pgpool-II riducono l’impatto mettendo in comune le connessioni.

Limitare le connessioni massime

  • Invece di impostare un numero di connessioni massime troppo alto, ottimizzate le query e utilizzate il pooling delle connessioni per distribuire in modo efficiente i carichi di lavoro.

4. Progettare le tabelle tenendo conto delle prestazioni

Una cattiva progettazione dello schema può portare a query lente e a inefficienze di archiviazione.

Normalizzare, ma senza esagerare

  • Usate la terza forma normale (3NF) per ridurre la ridondanza dei dati, ma evitate le giunzioni eccessive che rallentano le query.

Usare JSONB invece di JSON per dati flessibili

  • JSONB consente l’indicizzazione e la ricerca efficiente, rendendolo superiore a JSON per l’interrogazione di dati semi-strutturati.

Partizione di tabelle di grandi dimensioni

  • Utilizzate il partizionamento delle tabelle per migliorare le prestazioni delle query e la manutenzione, soprattutto per le tabelle con miliardi di righe.

5. Migliorare le prestazioni delle query

Un’esecuzione efficiente delle query riduce il carico del database e accelera i tempi di risposta delle applicazioni.

Utilizzare EXPLAIN ANALYZE per l’ottimizzazione delle query

  • Identificare le query lente e ottimizzarle aggiungendo indici o riscrivendo le query.

**Evitare le SELECT ***

  • Recuperare solo le colonne necessarie per ridurre il carico di memoria e di rete.

Usare le dichiarazioni preparate

  • Migliora le prestazioni delle query ripetute riducendo l’overhead di analisi e pianificazione.

6. Proteggere il database PostgreSQL

La sicurezza è fondamentale per proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati.

Limitare l’accesso dei superutenti

  • Utilizzate il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) per concedere solo i privilegi necessari.

Abilitare SSL per le connessioni sicure

  • Configurare la crittografia SSL/TLS per la comunicazione sicura tra i client e il database.

Backup regolare dei dati

  • Usare pg_dump, pg_basebackup o la replica logica per garantire il recupero dei dati in caso di guasti.

7. Monitorare e mantenere la salute del database

Il monitoraggio regolare garantisce la stabilità di PostgreSQL anche in presenza di carichi di lavoro elevati.

Utilizzare gli strumenti di monitoraggio

  • Strumenti come pg_stat_statements, pgAdmin, Prometheus e Grafana aiutano a monitorare le prestazioni delle query e la salute del sistema.

Impostare avvisi per eventi critici

  • Configurate i log e gli avvisi per le query lente, i ritardi di replica o l’elevato utilizzo di CPU/memoria.

Conclusione

In questo articolo abbiamo delineato le migliori pratiche essenziali per gestire efficacemente i database PostgreSQL. Ottimizzando le configurazioni, assicurando backup regolari, perfezionando le query e mantenendo un solido quadro di sicurezza, è possibile massimizzare le prestazioni, l’affidabilità e la scalabilità di PostgreSQL. Inoltre, l’utilizzo di strumenti come l’indicizzazione, il pooling delle connessioni e il partizionamento contribuirà a minimizzare il carico di risorse e a migliorare le prestazioni delle query. Seguire queste linee guida non solo migliorerà l’efficienza del database PostgreSQL, ma contribuirà anche al successo a lungo termine dell’infrastruttura e delle applicazioni. Con la giusta cura e attenzione, PostgreSQL può rimanere una soluzione di database potente, sicura e performante per gli anni a venire.