Protocolo: Qual o impacto do volume de dados extraídos da API do Bluesoft ERP no tempo de carga do banco PostgreSQL bi_varejo?
Este protocolo mede quanto tempo leva para carregar diferentes volumes de dados extraídos da API do Bluesoft ERP no banco PostgreSQL bi_varejo usando Python. O objetivo é quantificar a relação entre o tamanho do lote extraído e o tempo total de inserção.
Roteiro para estudo em ambiente de laboratório ou de teste. Execute apenas em equipamentos, redes e contas que você tenha autorização para usar, com backup e homologação próprios. Comandos podem causar indisponibilidade ou perda de dados. Software e marcas citados pertencem aos seus titulares. Termos de Uso.
Como o volume de dados extraídos por lote da API do Bluesoft ERP afeta o tempo total de carga no PostgreSQL bi_varejo?
Hipótese
Aumentar o volume de dados por lote eleva o tempo total de carga, mas pode melhorar a taxa de inserção até certo ponto antes de saturar recursos.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | Tamanho do lote de dados (número de registros por requisição) |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | Tempo total de carga (segundos); Taxa de inserção (registros/segundo) |
| Controladas (o que fica fixo) | Configuração do servidor PostgreSQL; Versão do Python e bibliotecas; Rede estável; Estrutura do banco bi_varejo; Script de extração e inserção |
Ambiente
Servidor Linux com PostgreSQL instalado (versão suportada pelo Metabase), Python 3.x com requests e psycopg2, acesso à API do Bluesoft ERP, conexão estável. Ferramentas: time (sistema), logs do Python, psql para validação.
Procedimento
- Preparação
Certifique-se de que o banco bi_varejo está vazio e pronto para carga.
- Configuração do script
Ajuste o script Python para variar o tamanho do lote (por exemplo, 100, 500, 1000, 5000 registros por requisição).
python3 extrator_bluesoft.py --lote 100 - Execução
Para cada tamanho de lote, execute o script e registre o tempo total de execução.
time python3 extrator_bluesoft.py --lote <N> - Validação
Após cada execução, conte o número de registros inseridos no PostgreSQL para garantir consistência.
psql -d bi_varejo -c 'SELECT COUNT(*) FROM fato_venda' - Repetição
Repita cada teste 5 vezes para cada tamanho de lote.
Planilha de coleta
| tamanho_lote (registros) | tempo_total_seg (segundos) | registros_inseridos (registros) | taxa_insercao_reg_s (registros/segundo) |
|---|---|---|---|
| EXEMPLO: 100, 120, 10000, 83.3 | |||
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcule a média, desvio padrão e mediana do tempo total e da taxa de inserção para cada tamanho de lote. Compare os resultados entre os diferentes tamanhos de lote para identificar o ponto de melhor desempenho sem degradação significativa.
Critérios de decisão
- A taxa de inserção deve ser estável (variação <10% entre repetições).
- Todos os registros previstos devem ser inseridos sem erro.
- O tempo total deve ser aceitável para o volume de dados do cenário real (definido pelo contexto do supermercado).
Fontes de erro e mitigação
- Variação de latência da API do Bluesoft ERP; mitigar testando em horários diferentes.
- Carga do servidor PostgreSQL; mitigar isolando o ambiente durante o teste.
- Limitações de banda de rede; mitigar usando rede cabeada dedicada.
Referências
- Documentação oficial da API Bluesoft ERP · Erp.bluesoft (erp.bluesoft.com.br)
- Documentação oficial do PostgreSQL · PostgreSQL Global Development Group (postgresql.org)
- Documentação do requests · Requests.readthedocs (requests.readthedocs.io)
- Documentação do Python · Python Software Foundation (docs.python.org)
- Publicado
- 11/09/2026
- Última revisão
- 13/09/2026
- Versão do conteúdo
- 1.0
- Referências
- 4 oficiais
- Revisão técnica
- redação e revisão por IA, URLs conferidas na publicação
- Status
- Atual
