Mantenimiento real de PostgreSQL: VACUUM y autovacuum

En sistemas de alta demanda, el mantenimiento de PostgreSQL no es una tarea opcional, es una necesidad operativa constante.

Cuando se omite o se deja únicamente al autovacuum con valores por defecto, el resultado suele ser el mismo: crecimiento descontrolado, tablas infladas y degradación progresiva del rendimiento.

En este artículo comparto cómo he manejado VACUUM y autovacuum en entornos reales, con cargas mixtas y volúmenes altos de datos, donde una mala decisión puede dejar fuera de servicio a todo el sistema.

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🔴 El problema real no es PostgreSQL

PostgreSQL es un motor sólido incluso desde versiones antiguas. He trabajado desde PostgreSQL 9 hasta la versión 16, y en todos los casos el patrón se repite:

Los problemas de rendimiento casi siempre provienen de mantenimiento inexistente o mal planeado, no del motor en sí.

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📊 Contexto real de carga y volumen

Uno de los escenarios más exigentes que he manejado fue un sistema de monitoreo de transporte urbano en tiempo real, con las siguientes características:

• ~10,000 unidades de transporte

• Cada unidad enviando datos cada 45 segundos

• Información recibida:

  • Geolocalización

  • Conteos

  • Pasajes

  • Cobros

  • Velocidad

  • Fecha y hora

  • Tarjetas de prepago

📈 Volumen aproximado

• ≈ 13,300 registros por minuto

• ≈ 800,000 registros por hora

• Millones de registros diarios

Además de insertar datos, el sistema debía servir esta información en tiempo real a usuarios finales para monitoreo operativo.

Este tipo de carga es mixta:

• Escrituras constantes

• Lecturas en tiempo real

• Consultas históricas

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⚙️ Autovacuum: necesario, pero no suficiente

El autovacuum es indispensable, pero confiar solo en él es un error común.

En sistemas de alta carga:

• El autovacuum suele quedarse atrás

• Las tablas crecen más rápido de lo que puede limpiar

• El bloat aparece silenciosamente

Fue necesario:

• Ajustar los parámetros de autovacuum por tabla

• Incrementar límites según la infraestructura

• Monitorear su ejecución de forma activa

Aun así, no fue suficiente por sí solo.

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🧹 VACUUM manual y ventanas de mantenimiento

Además del autovacuum, fue obligatorio implementar:

• VACUUM manual programado

• Ventanas de mantenimiento controladas

• VACUUM agresivo en tablas críticas

Esto permitió:

• Recuperar espacio

• Mejorar tiempos de consulta

• Reducir presión sobre índices

En ciertos momentos fue necesario ejecutar VACUUM de emergencia cuando el crecimiento ya afectaba el sistema.

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📉 Bloat, índices inflados y transacciones largas

Los principales problemas reales que enfrenté fueron:

• Bloat severo en tablas

• Índices inflados, incluso más grandes que los datos

• Transacciones largas que bloqueaban el vacuum

Las transacciones abiertas durante demasiado tiempo impiden que PostgreSQL limpie correctamente, provocando acumulación de registros muertos.

Aquí el monitoreo constante es clave:

• Identificar sesiones problemáticas

• Forzar cierres cuando es necesario

• Ajustar la lógica de la aplicación

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🗄️ Tablas gigantes y vacuums de emergencia

En este entorno llegué a manejar tablas de más de 500 GB.

En estos casos:

• El VACUUM tradicional ya no es suficiente

• Se requieren estrategias agresivas

• El impacto operativo debe planearse cuidadosamente

Una mala ejecución puede afectar seriamente la disponibilidad del sistema.

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📐 Crecimiento controlado de la base de datos

Para evitar volver a estos escenarios se implementaron estrategias como:

• Limpieza periódica de datos históricos

• Mantenimiento automatizado

• Revisión constante del crecimiento

• Diseño de tablas pensando en volumen desde el inicio

El objetivo no es solo que la base funcione hoy, sino que siga funcionando en meses o años.

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Conclusión

El mantenimiento real de PostgreSQL va mucho más allá de activar autovacuum y olvidarse del tema.

En sistemas de alta carga:

• El crecimiento debe controlarse

• El bloat debe atacarse

• Las transacciones largas deben vigilarse

• El mantenimiento debe ser parte del diseño

Estas prácticas, aplicadas en entornos reales, reducen incidentes, mejoran rendimiento y evitan crisis operativas.

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