Limpiado automatizado de tablas Prestashop para mejorar rendimiento con Core-Admin


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1. Introducción

El siguiente artículo explica cómo limpiar tablas de Prestashop que se suelen llenar y que contienen datos que no son vitales para el funcionamiento de la web. Con el tiempo, a medida que se llenan, pueden causar problemas de rendimiento.

ADVERTENCIA: antes de cualquier cambio, haz una copia de seguridad:

2. Tablas involucradas

Las siguientes tablas serán el blanco del borrado manual o automatizado para mantener fresco el Prestashop:

  • ps_guest
  • ps_connections
  • ps_connections_page
  • ps_connections_source
  • ps_page_viewed
  • ps_layered_filter_block
  • ps_log
  • ps_statssearch
  • ps_pagenotfound
  • ps_smarty_cache
  • ps_layered_price_index

Posiblemente se puedan borrar otras tablas, pero estas son seguras de borrar.

3. Borrado manual y automatizado

  1. Para borrar estas tablas arranca el gestor de #MySQL. Para ello necesitas ser administrador de la máquina o tener un usuario administrador de plataforma:

  2. Dentro, localizar la base de datos asociada a tu Prestashop, y en la pestaña de tablas, buscarlas para poder pinchar sobre ellas:

  3. Dentro de la ficha de la tabla usar el botón de “Limpiar tabla de BD”: OJO: selecciona bien!:

4. Automatizar el borrado

Para automatizar el borrado, simplemente completa los de configuración de hora de borrado y luego pulsa a editar. Esto creará una configuración periódica, diaria, para el borrado de la tabla:

5. Optimización de tablas por borrados recurrentes

Otro aspecto a tener en cuenta a la hora optimizar la base de datos de un prestashop es que algunas tablas puede llegar a crecer mucho se almacen información que fluctúa mucho, es decir, muchos añadidos unidos a muchos borrados.

Esto pasa especialmente para tablas de índices. Son tablas con mucha información pero que no podemos borrar.

Sin embargo, en dichos casos, si exportamos la información de dichas tablas vemos que no hay una relación directamente entre el uso y el tamaño de la base de datos.

En dichos casos, recomendamos seguir procedimiento de optimización:


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