{"id":857,"date":"2020-07-29T00:00:00","date_gmt":"2020-07-29T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aynitech.com\/tu-base-de-datos-esta-creciendo-demasiado-parte-i\/"},"modified":"2020-07-29T00:00:00","modified_gmt":"2020-07-29T04:00:00","slug":"tu-base-de-datos-esta-creciendo-demasiado-parte-i","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aynitech.com\/es\/tu-base-de-datos-esta-creciendo-demasiado-parte-i\/","title":{"rendered":"\u00bfTu Base de Datos est\u00e1 creciendo demasiado? Parte I"},"content":{"rendered":"

Un problema muy com\u00fan para los Administradores de Base de Datos (DBAs) es el limitado espacio de almacenamiento en disco. Ya sea por temas de presupuesto o de infraestructura, no siempre es posible incrementar el espacio de almacenamiento de nuestros servidores de una manera r\u00e1pida. Por lo anterior es necesario ejecutar acciones eficaces sobre este tipo de problemas, para ahorrarnos un mal rato lidiando con el outage de una base de datos.<\/p>\n

Aqu\u00ed te dejamos tres recomendaciones sencillas para enfrentar el problema del crecimiento desmesurado de tus archivos de datos (*.mdf y *.ndf) en SQL:<\/p>\n

a) Identificar las tablas m\u00e1s pesadas:<\/p>\n

Para este fin podemos usar un reporte que nos ofrece el SQL Server Management Studio, llamado \u2018Disk Usage by Table\u2019(Uso de Disco por Tabla). Este reporte es muy \u00fatil ya que nos brinda informaci\u00f3n del tama\u00f1o de cada tabla de la base de datos, junto con el n\u00famero de filas y el espacio asignado en disco.<\/p>\n

Podemos toparnos con 2 escenarios:<\/p>\n

Las tablas se reparten de una manera balanceada en el espacio ocupado por la base de datos<\/p>\n

Existen tablas que ocupan la mayor parte del espacio usado por la base de datos. En caso tengamos el escenario 2 es recomendable implementar una pol\u00edtica de retenci\u00f3n de datos que vaya de acuerdo con las pol\u00edticas de la empresa.<\/p>\n

Habr\u00e1 tambi\u00e9n casos en los que ser\u00e1 necesario crear una base de datos hist\u00f3rica donde se almacene toda la data de estas tablas que sobrepasen el tiempo de retenci\u00f3n.<\/p>\n

b) Comprimir los archivos de datos<\/p>\n

En algunos casos, el archivo de datos se podr\u00e1 comprimir debido a que no todo el espacio asignado en disco esta siendo utilizado. Esto puede suceder en casos de depuraci\u00f3n de datos (por ejemplo, despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n de la pol\u00edtica de retenci\u00f3n) o cuando se han eliminado objetos de gran tama\u00f1o de esta.<\/p>\n

Esto tambi\u00e9n podemos verificarlo con ayuda del reporte mencionado anteriormente. Otro reporte \u00fatil para este fin es \u2018Disk Usage\u2019 (Uso de Disco), el cual nos mostrar\u00e1 cuanto espacio no est\u00e1 siendo usado (unallocated) y que podremos reclamar para liberar espacio en disco.<\/p>\n

Despu\u00e9s de identificar que hay un espacio considerable que no esta siendo usado, podemos aplicar un \u2018Shrink\u2019 (Reducci\u00f3n) sobre los archivos de datos respectivos.<\/p>\n

c) Mover de ubicaci\u00f3n los archivos de datos:<\/p>\n

De acuerdo con las mejores practicas de SQL Server, se recomienda almacenar los archivos de datos (.mdf) y los archivos de logs (.ldf) en discos separados. De esta manera podemos evitar que los problemas de crecimiento inesperado de los archivos \u2018log\u2019 impacten en el espacio asignado para los archivos de datos. De no ser el caso recomendamos que se reubiquen los archivos de datos y logs respectivamente. Esto requerir\u00e1 de un reinicio del servicio de SQL Server para que los cambios surtan efecto.<\/p>\n

En ambientes donde contamos con suficientes discos de almacenamiento es recomendable tener un disco para cada base de datos y para cada tipo de archivo de datos (.mdf y .ldf). De esta manera podemos aislar los problemas de espacio de una base de datos y prevenir que esos problemas afecten a otros dentro de la misma instanciaservidor.<\/p>\n

Estas son solo algunas de las recomendaciones que podemos implementar en nuestros ambientes de bases de datos. En la red podemos encontrar una gran variedad de soluciones, pero al final todo va a depender de factores como la criticidad y la transaccionalidad de la base de datos, el presupuesto, entre otros.<\/p>\n

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