Rápido y estable: por qué optimizar la base de datos sí cambia el negocio

Antes de entrar en tecnicismos, vale la pena entender la “mecánica básica” que hace que PostgreSQL sea tan confiable y, a la vez, lo que puede volverlo lento si no se ajusta. Esta mirada general te ayudará a ver por qué algunas tareas de mantenimiento y configuración hacen una diferencia inmediata en Odoo.

• MVCC (Multi-Version Concurrency Control): para permitir concurrencia, PostgreSQL guarda “versiones” de registros. Es genial para no bloquear a tus usuarios, pero genera basura interna si no se limpia.
• Autovacuum: es el “limpiador” automático que elimina versiones viejas. Si está mal afinado, el sistema acumula bloat (espacio desperdiciado) y las consultas se vuelven más lentas.
• Bloat: índices y tablas “inflados” que ocupan más disco y hacen que todo tarde más (más I/O, más CPU).
• Índices: aceleran búsquedas… pero los innecesarios retrasan escrituras y consumen RAM/almacenamiento.
• PgBouncer (pool de conexiones): administra las conexiones de Odoo para evitar tormentas de sesiones abiertas y “colas” que saturan el servidor. Ajustes como el tiempo de inactividad o el tiempo máximo de espera ayudan a prevenir congelamientos y a detectar cuellos de botella temprano.

No todas las lentitudes vienen del mismo lugar. A veces el problema es la “limpieza” interna de la base, otras un diseño de índices poco útil, y en muchos casos un exceso de conexiones que oculta el verdadero cuello de botella. Esta lista te orienta sobre los factores más típicos que conviene revisar primero.

• Autovacuum “perezoso” en tablas grandes: se acumulan versiones y el sistema arrastra los pies.
• Índices de más (o mal diseñados): ocupan decenas de GB y ralentizan escrituras/reportes.
• Pool de conexiones con tiempos excesivos: sesiones “colgadas” que ocultan problemas reales.
• Parámetros base desalineados con la carga: memoria, paralelismo y WAL sin relación a tu uso.
• Reportes masivos sin “higiene”: subconsultas costosas, falta de filtros/particiones o sin límites.

Optimizar no es apretar un botón: es un ciclo simple de medir, ajustar y volver a medir. Con una hoja de ruta clara podrás decidir qué tocar primero para tener resultados visibles sin arriesgar la estabilidad.

1)Planificación y línea base

Define objetivos concretos: “reducir 50% el tiempo del proceso”, “evitar picos de CPU al cierre”. Mide antes y después (tiempos de reportes, %CPU, I/O, conexiones).

2)Configuración base de PostgreSQL

Ajustes típicos que marcan diferencia (siempre adaptados a tu RAM y carga):

• Mantenimiento: subir maintenance_work_mem acelera VACUUM e índices.
• Autovacuum más “agresivo” en grandes volúmenes: elevar autovacuum_max_workers y bajar autovacuum_vacuum_scale_factor, incluido el factor para inserciones.
• WAL y checkpoints: revisar checkpoint_timeout, max_wal_size y min_wal_size para un flujo estable.
• statement_timeout por usuario de Odoo: para cortar queries anómalas sin afectar otros sistemas.

Nota: los valores dependen de tu hardware y del uso real; no hay “talla única”.

3)Análisis de consultas lentas

• Revisa los procesos críticos (libros contables, inventarios, ventas,etc ).
• Identifica queries que más tiempo y disco consumen.
• Reescribe filtros/joins, crea/elimina índices específicos y evita full scans innecesarios.

4)Mantenimiento guiado por datos

• Autovacuum por tabla: para tablas XXL (≥ 150 M filas), configura factores más bajos que en el promedio; para tablas grandes (50–150 M), aplica otra “receta” algo menos agresiva.
• Limpieza de índices: elimina los que nadie usa o que cuestan demasiado espacio/tiempo; prioriza los que sí ayudan a tus reportes.

5)Monitoreo continuo

• Controla tiempos por reporte, sesiones en espera, latencias de disco, autovacuum lag y crecimiento de tablas/índices.
• Ajusta mensualmente según temporada (picos de ventas, cierres contables, campañas).
  

Para aterrizar las ideas, compartimos resultados típicos de proyectos de optimización en entornos Odoo con alto volumen. El objetivo es mostrar qué intervenciones dan resultados y cómo priorizarlas.

• Ajustes de PgBouncer: acortar server_idle_timeout a 10 min liberó recursos rápidamente, reduciendo sesiones inactivas y mejorando la estabilidad; bajar query_wait_timeout a 10 min ayudó a exponer cuellos de botella reales antes de que Odoo “se congele”.
• Tuning de PostgreSQL: incrementar maintenance_work_mem, ajustar autovacuum (workers y scale factors) y revisar checkpoints / WAL estabilizó la carga y redujo tiempos en procesos recurrentes.
• Autovacuum por tabla grande: para tablas con ≥ 150 M filas se aplicaron factores más estrictos (p. ej., 0.02 y 0.01 para inserts); para 50–150 M, valores menos agresivos (0.03 y 0.02). Resultado: menos bloat y latencias más predecibles.
• Limpieza de índices: la eliminación de índices sin beneficio práctico liberó espacio significativo (un índice llegó a liberar ≈ 38 GB) y alivió operaciones de escritura.

Si necesitas un punto de partida rápido, estas acciones condensan lo esencial: atacan cuellos de botella frecuentes y sientan las bases para una mejora sostenida.

1. Pon un “límite sano”: define statement_timeout para el usuario de Odoo y evita tiempos de espera excesivos en el pool.
2. Ajusta autovacuum a tu realidad: más workers y scale factors más bajos en tablas críticas para que el sistema se mantenga “limpio” a diario.
3. Cuida tus índices: diseña los necesarios, elimina los que no aportan; vigila su tamaño.
4. Monitorea, mide y repite: optimización no es un evento, es un hábito mensual.

La optimización de la base de datos no es solo técnica: impacta tu capacidad de facturar a tiempo, ventas estables, experiencia de tus equipos y costos de infraestructura. Con una afinación correcta de PgBouncer, parámetros de PostgreSQL, autovacuum por tabla y limpieza de índices, Odoo vuelve a sentirse ágil y predecible.