14 técnicas para
optimizar consultas SQL
complejas
PABLO DEL ÁLAMO
Introducción
Las consultas SQL mal optimizadas pueden
ralentizar tu aplicación y consumir más recursos
de lo necesario. Aquí aprenderás cómo escribir
consultas más rápidas y eficientes.
PABLO DEL ÁLAMO
Entiende el propósito de
tu consulta
Antes de optimizar, pregúntate:
¿Qué datos necesitas realmente?
¿Estás seleccionando más columnas o filas
de las necesarias?
Evita el **SELECT *** a menos que sea
estrictamente necesario.
PABLO DEL ÁLAMO
Usa índices de forma
inteligente
Los índices son clave para mejorar la
velocidad de búsqueda, pero úsalos con
cabeza, ya que pueden ralentizar inserciones
y actualizaciones.
Índices simples: En columnas usadas en
filtros o joins.
Índices compuestos: Para consultas con
múltiples condiciones.
PABLO DEL ÁLAMO
Analiza tus consultas con
EXPLAIN/EXPLAIN PLAN
Herramientas como EXPLAIN muestran cómo el
motor de la base de datos ejecuta tu consulta.
Identifica full table scans innecesarios.
Asegúrate de que los índices se están
utilizando correctamente.
PABLO DEL ÁLAMO
Evita subconsultas
innecesarias
Reemplaza subconsultas por joins siempre
que sea posible.
Subconsulta ineficiente: SELECT name
FROM employees WHERE id IN (SELECT
emp_id FROM sales);
Join optimizado: SELECT e.name FROM
employees e JOIN sales s ON e.id =
s.emp_id;
PABLO DEL ÁLAMO
Filtra los datos primero
Aplica filtros en la consulta antes de realizar
joins o agrupaciones.
Ejemplo: SELECT * FROM orders WHERE
order_date > '2024-01-01';
es más eficiente que aplicar el filtro después
de un join o un cálculo complejo.
PABLO DEL ÁLAMO
Usa limitaciones y
paginación
Para consultas que devuelven grandes
volúmenes de datos, utiliza LIMIT u OFFSET.
Ejemplo: SELECT * FROM customers
ORDER BY created_at DESC LIMIT 50;
Esto reduce el impacto en la memoria y
mejora la experiencia del usuario.
PABLO DEL ÁLAMO
Optimiza las operaciones
de agrupación
Para consultas con GROUP BY, asegúrate de:
Usar índices en las columnas agrupadas.
Evitar columnas innecesarias en el SELECT.
Ejemplo: SELECT department, COUNT(*) FROM
employees GROUP BY department;
PABLO DEL ÁLAMO
Usa particionamiento en
tablas grandes
Si trabajas con tablas muy grandes, considera
dividirlas en particiones.
Ejemplo: Una tabla de transacciones puede
particionarse por rango de fechas.
Esto mejora la velocidad de consulta al
escanear solo una partición específica.
PABLO DEL ÁLAMO
Simplifica y refactoriza
tus consultas
Divide consultas complejas en varias más
pequeñas y combínalas con vistas temporales o
comunes (WITH).
Ejemplo: WITH TotalSales AS (
SELECT emp_id, SUM(sales) AS total FROM sales
GROUP BY emp_id
)
SELECT e.name, ts.total FROM employees e JOIN
TotalSales ts ON e.id = ts.emp_id;
PABLO DEL ÁLAMO
Evita funciones en
columnas indexadas
Cuando usas funciones en columnas, los índices
no se aplican.
❌ Ineficiente: SELECT * FROM users WHERE
YEAR(birth_date) = 1990;
✅ Optimizado: SELECT * FROM users WHERE
birth_date BETWEEN '1990-01-01' AND '1990-12-31';
PABLO DEL ÁLAMO
Evita joins innecesarios
Los Joins complejos pueden ralentizar tus
consultas.
Evalúa si puedes normalizar o desnormalizar
la base de datos según el caso.
Prioriza las relaciones que aporten datos
esenciales.
PABLO DEL ÁLAMO
Prioriza valores sobre
patrones complejos
Las búsquedas con patrones como LIKE
'%texto%' son costosas.
Usa índices de texto completos o consultas
directas cuando sea posible.
PABLO DEL ÁLAMO
No olvides limpiar la
base de datos
Las tablas con datos obsoletos o duplicados
ralentizan las consultas.
Implementa un proceso de limpieza y archivado
periódico.
PABLO DEL ÁLAMO
Aprovecha el
paralelismo
Algunas bases de datos, como PostgreSQL,
permiten ejecutar consultas complejas en
paralelo, dividiendo la carga en múltiples
hilos de procesamiento.
PABLO DEL ÁLAMO
Conclusión
Optimizar consultas SQL es clave para
mejorar el rendimiento de tus aplicaciones,
reducir tiempos de respuesta y aprovechar al
máximo los recursos del sistema.
Aplicando técnicas como el uso adecuado de
índices, particionamiento, análisis con
herramientas como EXPLAIN y simplificación
de consultas, puedes transformar bases de
datos lentas en sistemas altamente eficientes.
Recuerda: cada ajuste cuenta, y una base de
datos bien optimizada no solo beneficia al
código, sino también a la experiencia del
usuario.
PABLO DEL ÁLAMO
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PABLO DEL ÁLAMO