Comparação de Desempenho

Escolha o backend ideal para o tamanho do seu conjunto de dados e requisitos de desempenho. Este guia fornece benchmarks detalhados e recomendações para ajudá-lo a tomar decisões informadas.

Recomendação rápida

• < 10k feições: Qualquer backend funciona bem
• 10k - 50k feições: Spatialite ideal, PostgreSQL se disponível
• 50k - 500k feições: PostgreSQL recomendado (5-10x mais rápido)
• > 500k feições: PostgreSQL obrigatório

Desempenho por tamanho de conjunto de dados

Matriz de decisão visual

Resultados dos benchmarks

Ambiente de teste

Todos os benchmarks realizados em:

• CPU: Intel Core i7-10700K (8 núcleos, 3.8GHz)
• RAM: 16GB DDR4
• Armazenamento: SSD NVMe (Samsung 970 EVO)
• OS: Ubuntu 22.04 LTS
• QGIS: 3.34 LTR
• PostgreSQL: 14.10 com PostGIS 3.3
• Python: 3.10

Resumo geral de desempenho

Tamanho	PostgreSQL	Spatialite	OGR (GeoPackage)	OGR (Shapefile)	Recomendação
< 10k	0.5s ⚡	0.5s ⚡	0.8s ⚡	1.2s ⚡	Qualquer backend
10k - 50k	1.2s ⚡	2.1s ⚡	5.3s 🐌	8.7s 🐌	Spatialite
50k - 100k	2.1s ⚡	8.5s 🐌	15.2s 🐌	25.1s 🐌	PostgreSQL
100k - 500k	8.4s ⚡	65s 🐌	108s 🐌	187s 🐌	PostgreSQL
> 500k	45s ⚡	Timeout ❌	Timeout ❌	Timeout ❌	Apenas PostgreSQL

Legenda:

• ⚡ Excelente (< 10s)
• 🐌 Lento (> 10s)
• ❌ Não viável (timeout/crash)

Benchmarks detalhados por operação

Consulta Intersects simples

Conjunto de dados: 100.000 feições polígono
Filtro: 1.000 feições
Operação: ST_Intersects(geometry, filter_geometry)

Backend	Tempo de execução	Feições retornadas	Uso de memória
PostgreSQL	2.1s	8.347	45 MB
Spatialite	8.5s	8.347	128 MB
OGR (GeoPackage)	15.2s	8.347	512 MB
OGR (Shapefile)	25.1s	8.347	712 MB

Análise:

• PostgreSQL é 4x mais rápido que Spatialite
• PostgreSQL é 7x mais rápido que OGR GeoPackage
• PostgreSQL usa 11x menos memória que OGR Shapefile

Buffer + Intersects

Conjunto de dados: 50.000 feições linha
Buffer: 100 metros
Operação: ST_Intersects(geometry, ST_Buffer(filter_geometry, 100))

Backend	Tempo buffer	Tempo intersect	Tempo total	Aceleração
PostgreSQL	0.3s	0.9s	1.2s	7x
Spatialite	1.2s	6.5s	7.7s	1.1x
OGR (GeoPackage)	3.1s	5.2s	8.3s	1x (referência)
OGR (Shapefile)	4.7s	8.9s	13.6s	0.6x

Fatores de desempenho

1. Impacto do tamanho do conjunto de dados

PostgreSQL escala linearmente com excelente desempenho:

Feições:      10k    50k    100k   500k   1M     5M
Tempo:        0.5s   1.2s   2.1s   8.4s   45s    180s
Por feição:   50μs   24μs   21μs   17μs   45μs   36μs

Spatialite desempenho degrada com o tamanho:

Feições:      10k    50k    100k   500k   1M
Tempo:        0.5s   2.1s   8.5s   65s    Timeout
Por feição:   50μs   42μs   85μs   130μs  -

OGR severamente limitado pelo tamanho:

Feições:      10k    50k    100k   500k
Tempo:        0.8s   5.3s   15.2s  Timeout
Por feição:   80μs   106μs  152μs  -

2. Impacto do índice espacial

Com índice espacial:

Backend	Tipo de índice	100k feições	Aceleração
PostgreSQL	GIST	2.1s	100x
Spatialite	R-tree	8.5s	50x
OGR (GeoPackage)	R-tree	15.2s	30x
OGR (Shapefile)	.qix	25.1s	15x

Sem índice espacial:

Backend	100k feições	vs indexado
PostgreSQL	210s	100x mais lento ❌
Spatialite	425s	50x mais lento ❌
OGR (GeoPackage)	456s	30x mais lento ❌
OGR (Shapefile)	376s	15x mais lento ❌

Crítico

Sempre garanta que índices espaciais existam! Eles fornecem melhoria de desempenho de 15-100x.

3. Complexidade da geometria

Geometrias simples (Pontos, polígonos simples):

Backend	100k simples	100k complexos	Proporção
PostgreSQL	2.1s	3.8s	1.8x
Spatialite	8.5s	18.2s	2.1x
OGR	15.2s	41.7s	2.7x

Geometrias complexas (Multi-partes, muitos vértices):

• Aumentam o tempo de processamento em 2-3x
• Impacto mais pronunciado no backend OGR
• PostgreSQL lida melhor com complexidade

4. Operações concorrentes

5 filtros simultâneos:

Backend	Sequencial	Concorrente	Aceleração
PostgreSQL	10.5s	3.2s	3.3x mais rápido ✅
Spatialite	42.5s	38.1s	1.1x mais rápido
OGR	76s	91s	1.2x mais lento ❌

Comparação de uso de memória

Consumo máximo de memória

Conjunto de dados: 100.000 feições

Backend	Carregamento	Filtragem	Total máx	Eficiência
PostgreSQL	25 MB	20 MB	45 MB	⚡ Excelente
Spatialite	45 MB	83 MB	128 MB	✅ Bom
OGR (Memória)	156 MB	356 MB	512 MB	⚠️ Alto
OGR (Shapefile)	178 MB	534 MB	712 MB	❌ Muito alto

Matriz de decisão

Escolher PostgreSQL quando

✅ Conjunto de dados > 50.000 feições
✅ Precisa do melhor desempenho
✅ Infraestrutura de servidor disponível
✅ Usuários concorrentes
✅ Uso profissional/produção
✅ Operações espaciais complexas
✅ Filtragem frequente (> 5 vezes/dia)

Escolher Spatialite quando

✅ Conjunto de dados 10.000 - 50.000 feições
✅ Sem servidor de banco de dados disponível
✅ Solução portátil necessária
✅ Configuração rápida necessária
✅ Usuário único
✅ Filtragem ocasional (< 5 vezes/dia)
✅ Uso desktop/laptop

Escolher OGR quando

✅ Conjunto de dados < 10.000 feições
✅ Compatibilidade de formato crítica
✅ Testes/prototipagem
✅ Operações pontuais
✅ Sem tempo de configuração disponível
✅ Filtragem rara (< 1 vez/dia)

Recomendações de otimização

Para desempenho máximo

1. Use PostgreSQL para conjuntos de dados > 50k
2. Garanta que índices espaciais existam e estejam atualizados
3. Execute VACUUM ANALYZE regularmente (PostgreSQL/Spatialite)
4. Aumente tamanhos de cache na configuração do banco de dados
5. Use armazenamento SSD para bancos de dados
6. Otimize complexidade da geometria se possível
7. Agrupe operações quando múltiplos filtros são necessários

Para abordagem equilibrada

1. Comece com Spatialite para prototipagem
2. Migre para PostgreSQL quando necessário
3. Crie índices espaciais sempre
4. Monitore desempenho com EXPLAIN
5. Teste com dados representativos antes da produção

Solução de problemas de desempenho lento

Lista de verificação de desempenho

• Índice espacial existe e é válido
• Estatísticas do banco de dados atualizadas (ANALYZE)
• RAM suficiente disponível
• Armazenamento SSD (não HDD)
• Conexão de rede rápida (se BD remoto)
• Versão QGIS atualizada
• Sem outros processos pesados em execução
• Geometria não excessivamente complexa

Consultas de diagnóstico

PostgreSQL:

-- Verificar plano de consulta
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM camada WHERE ST_Intersects(geometry, filter_geom);

-- Procure "Index Scan using" não "Seq Scan"

-- Verificar uso de índice
SELECT schemaname, tablename, indexname, idx_scan
FROM pg_stat_user_indexes
WHERE tablename = 'minha_camada';

Spatialite:

-- Verificar se índice existe
SELECT * FROM geometry_columns WHERE f_table_name = 'minha_camada';

-- Verificar índice
SELECT * FROM sqlite_master WHERE type = 'table' AND name LIKE 'idx_%';

Veja também

• Seleção de backend — Seleção automática de backend
• Backend PostgreSQL — Configuração e otimização PostgreSQL
• Backend Spatialite — Otimização Spatialite
• Backend OGR — Suporte a formatos OGR

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Última atualização dos benchmarks: 14 de dezembro de 2025
Versão do plugin: 2.3.0
Conjunto de dados de teste: Dados OpenStreetMap, cargas de trabalho GIS típicas