# PERF04-BP05 Optimizar el almacenamiento de datos según las métricas y los patrones de acceso
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 Use características de rendimiento y patrones de acceso que optimicen cómo se almacenan o consultan los datos para lograr el mejor rendimiento posible. Mida el impacto de las optimizaciones como la indexación, la distribución de claves, el diseño del almacenamiento de datos o las estrategias de almacenamiento en caché en el rendimiento del sistema o la eficiencia general. 

 **Patrones de uso no recomendados comunes:** 
+  Solo utiliza la búsqueda manual de archivos de registro con las métricas. 
+  Solo publica las métricas en las herramientas internas. 

 **Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** para asegurarse de que se cumplen las métricas requeridas para la carga de trabajo, debe supervisar las métricas de rendimiento de la base de datos relacionadas con las lecturas y las escrituras. Puede utilizar estos datos para añadir nuevas optimizaciones tanto para las lecturas como para las escrituras en la capa de almacenamiento de datos. 

 **Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Bajo 

## Guía para la implementación
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 Optimizar el almacenamiento de datos basándose en métricas y patrones: utilice las métricas notificadas para identificar cualquier área de bajo rendimiento en su carga de trabajo y optimizar los componentes de su base de datos. Cada sistema de base de datos tiene características relacionadas con el rendimiento diferentes que evaluar; por ejemplo, cómo se indexan, almacenan en caché o distribuyen los datos entre varios sistemas. Mida el impacto de sus optimizaciones. 

## Recursos
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 **Documentos relacionados:** 
+  [Almacenamiento en caché de base de datos de AWS](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/) 
+  [Los 10 mejores consejos de rendimiento de Amazon Athena](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/) 
+  [Prácticas recomendadas de Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html) 
+  [Acelerador de Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/) 
+  [Prácticas recomendadas de Amazon DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html) 
+  [Prácticas recomendadas de Amazon Redshift Spectrum](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/) 
+  [Rendimiento de Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html) 
+  [Bases de datos en la nube con AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/) 
+  [Análisis de las anomalías de rendimiento con DevOps Guru para RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/devops-guru-for-rds.html) 
+  [Modo de capacidad de lectura/escritura para DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.ReadWriteCapacityMode.html) 

 **Vídeos relacionados:** 
+  [Bases de datos personalizadas de AWS (DAT209-L)](https://www.youtube.com/watch?v=q81TVuV5u28) 
+  [Desmitificación del almacenamiento de Amazon Aurora: cómo funciona todo (DAT309-R)](https://www.youtube.com/watch?v=uaQEGLKtw54) 
+  [Profundización de Amazon DynamoDB: patrones de diseño avanzado (DAT403-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM) 

 **Ejemplos relacionados:** 
+  [Laboratorios prácticos para Amazon DynamoDB](https://amazon-dynamodb-labs.workshop.aws/hands-on-labs.html)