Guía Detallada para Avanzar en PostgreSQL
Vamos a explorar cada punto con explicaciones claras y muchos ejemplos prácticos para que aprendas PostgreSQL a fondo.

1. Configuración avanzada del servidor y optimización
PostgreSQL usa un archivo llamado postgresql.conf para ajustar su comportamiento.

listen_addresses: en qué interfaces de red escucha; por defecto es todas ('*').

port: puerto estándar es 5432.

max_connections: máximo de conexiones concurrentes; por ejemplo, 100.

shared_buffers: memoria usada para caching, se recomienda ~25% de RAM.

work_mem: memoria para operaciones de ordenamiento y joins; un valor típico es 8MB.

maintenance_work_mem: para mantenimiento como VACUUM.

effective_cache_size: estima la caché del sistema operativo para planificación de consultas.

Ejemplo básico de configuración:
text
listen_addresses = '*'
port = 5432
max_connections = 100
shared_buffers = 1024MB
work_mem = 8MB
maintenance_work_mem = 256MB
effective_cache_size = 2048MB
Para aplicar cambios: generalmente con SELECT pg_reload_conf(); o reiniciar el servidor.

2. Tipos de datos complejos y funciones avanzadas
PostgreSQL soporta tipos avanzados:

ARRAY: almacenar listas en una columna.

JSON / JSONB: datos estructurados para aplicaciones web.

hstore: pares clave-valor.

UUID: identificadores únicos.

Tipos geométricos, rango, XML, y más.

Ejemplo con JSONB:
sql
CREATE TABLE productos (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  info JSONB
);

INSERT INTO productos (info) VALUES ('{"nombre": "Manzana", "precio": 1.25}');

-- Consultar precio
SELECT info->>'precio' AS precio FROM productos;
Funciones avanzadas incluyen agregados personalizados, funciones de ventana, expresiones regulares, y SQL/PL.

3. Índices, vistas, secuencias y otros objetos
Índices aceleran búsquedas:

sql
CREATE INDEX idx_nombre ON empleados(nombre);
Vistas Son consultas guardadas:

sql
CREATE VIEW vista_ventas AS
SELECT cliente, SUM(total) AS total_ventas FROM ventas GROUP BY cliente;
Secuencias para números automáticos:

sql
CREATE SEQUENCE seq_pedido START 1;
SELECT nextval('seq_pedido');
Otros objetos: funciones, triggers, esquemas.

4. Consultas complejas y optimización
Uso de JOINs para unir tablas:

sql
SELECT e.nombre, d.nombre AS departamento
FROM empleados e
JOIN departamentos d ON e.departamento_id = d.id;
Subconsultas:

sql
SELECT nombre FROM empleados WHERE salario > (SELECT AVG(salario) FROM empleados);
Funciones de ventana:

sql
SELECT nombre, salario, RANK() OVER (ORDER BY salario DESC) FROM empleados;
Optimización:

Usa EXPLAIN para ver el plan de ejecución.

Crea índices apropiados.

Evita SELECT * si no necesitas todas las columnas.

Usa LIMIT y OFFSET para paginación.

5. Seguridad, roles y autenticación
Crear roles:

sql
CREATE ROLE lector LOGIN PASSWORD 'pass123';
GRANT SELECT ON empleados TO lector;
Revocar permisos:

sql
REVOKE SELECT ON empleados FROM lector;
Configuración en pg_hba.conf controla qué hosts y con qué métodos pueden conectar.

6. Replicación, backups y recuperación
Replicación: permite tener copias de la base para alta disponibilidad.

Configurar wal_level, max_wal_senders, hot_standby.

Replica física o lógica.

Backups:

pg_dump para backups lógicos.

pg_basebackup para copias físicas.

Recuperación:

Restaurar con pg_restore o psql.

Point-In-Time Recovery configurando WAL.

7. PL/pgSQL: procedimientos almacenados y triggers
Crear función:

sql
CREATE FUNCTION suma(a INT, b INT) RETURNS INT AS $$
BEGIN
  RETURN a + b;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
Crear trigger para log de inserciones:

sql
CREATE TABLE log_inserciones (id SERIAL, tabla TEXT, fecha TIMESTAMP);

CREATE FUNCTION log_insert() RETURNS trigger AS $$
BEGIN
  INSERT INTO log_inserciones(tabla, fecha) VALUES (TG_TABLE_NAME, now());
  RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE TRIGGER trig_insert
  AFTER INSERT ON empleados
  FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION log_insert();
8. Integración y gestión de rendimiento
Pools de conexiones con PgBouncer para manejar muchas conexiones.

Monitoreo con herramientas como pg_stat_activity, pg_stat_statements.

Profiling y optimización con EXPLAIN ANALYZE.

Integración en aplicaciones con drivers (psycopg2 para Python, pg JDBC, etc).

Ajuste de parámetros según uso para mejorar rendimiento.

Conclusión
Esta guía te da los fundamentos y ejemplos necesarios para avanzar hacia un dominio completo de PostgreSQL. Para cada punto, te recomiendo practicar en un entorno real y usar documentación oficial para profundizar según tus necesidades.