Bases de Datos · BBD-192

Optimización de consultas y planes de ejecución

Leer un EXPLAIN, elegir el índice correcto y convertir una consulta de minutos en milisegundos.

Bajo demanda Especialización 7 módulos · 31 clases

Formato asíncrono Desarrollo, Ingeniería / Industria PostgreSQL, SQL

DATOS

Lo que aprenderás

Interpretar la salida de EXPLAIN ANALYZE distinguiendo coste estimado, filas reales y bucles.
Reconocer barridos secuenciales, uniones anidadas y uniones por hash y saber cuándo cada uno conviene.
Diseñar índices compuestos, parciales y de expresión según la selectividad real de los filtros.
Corregir estimaciones erróneas del planificador con estadísticas extendidas y ajuste de muestreo.
Reescribir subconsultas, OR y funciones sobre columnas que impiden el uso de índices.
Instrumentar el servicio con pg_stat_statements para priorizar qué consulta merece atención.

Contenido del curso

7 módulos · 31 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Cómo decide el motor 4 clases

Del texto SQL al plan: análisis, reescritura y planificación
Coste, cardinalidad y estadísticas
Entorno de prácticas con datos de volumen realista
Medir bien: caché, primeras ejecuciones y ruido

Módulo 2 · Leer un plan 5 clases

EXPLAIN, ANALYZE, BUFFERS y formato de salida
Nodos de acceso: barrido secuencial, índice y solo índice
Nodos de unión y de agregación
Filas estimadas frente a filas reales
Detectar el nodo que domina el tiempo

Módulo 3 · Índices 5 clases

B-tree: orden de columnas y selectividad
Índices parciales y de expresión
GIN y GiST para texto, JSON y rangos
Índices que no se usan y su coste de escritura
Cobertura y barrido solo de índice

Módulo 4 · Estadísticas y el planificador 4 clases

ANALYZE, objetivo de estadísticas y muestreo
Estadísticas extendidas para columnas correlacionadas
Parámetros de coste y memoria de trabajo
Cuándo el planificador se equivoca de verdad

Módulo 5 · Reescribir la consulta 5 clases

Funciones sobre columnas y pérdida de índice
OR, IN y subconsultas correlacionadas
CTE, materialización y sus efectos
Paginación eficiente sobre conjuntos grandes
Ordenaciones y agregaciones costosas

Módulo 6 · Diagnóstico en producción 4 clases

pg_stat_statements y priorización por impacto
Registro de consultas lentas
Hinchazón de tablas, autovacuum y su efecto
Particionado como herramienta de rendimiento

Módulo 7 · Caso práctico 4 clases

Auditoría de las consultas más costosas de un sistema
Plan de intervención ordenado por impacto
Aplicación de cambios y medición antes y después
Informe técnico de resultados

Requisitos

SQL avanzado y experiencia real escribiendo consultas complejas en PostgreSQL.
Conocimiento del modelo de datos con el que se trabaja y de su volumen.
Acceso a un PostgreSQL propio donde poder crear índices y cambiar parámetros.

Descripción

Una consulta lenta rara vez se arregla añadiendo memoria. Se arregla entendiendo qué decidió el planificador y por qué se equivocó: una estimación de filas fuera de rango, un índice que no puede usar porque la columna va dentro de una función, o una unión que elige el algoritmo equivocado porque las estadísticas están desfasadas.

Este curso es de lectura de planes, sin atajos. Se trabaja sobre una base de datos con volumen suficiente para que las decisiones del planificador se noten, se compara el plan estimado con la ejecución real, se crean y se retiran índices midiendo el efecto, y se reescriben consultas hasta ver el cambio en el plan. Cada mejora se justifica con la salida del propio motor.

El resultado es autonomía para diagnosticar rendimiento en producción sin depender de nadie y para explicar la causa con datos. Continúa de forma natural hacia el diseño de esquemas analíticos, hacia la operación de la base de datos con réplicas y hacia el trabajo con volúmenes que ya piden un motor columnar.

¿Para quién es este curso?

Personas desarrolladoras con experiencia que responden de la latencia de su servicio.
Perfiles de ingeniería de datos que mantienen procesos analíticos sobre PostgreSQL.
Administradores de bases de datos que quieren sistematizar el diagnóstico de rendimiento.