Abordando consultas SQL lentas en InterSystems IRIS: una solución práctica

Algo que he aprendido a lo largo de los años es que, por muy pulida que esté vuestra lógica de aplicación, el rendimiento de la base de datos acabará haciendo o deshaciendo la experiencia de usuario. Trabajando con InterSystems IRIS, recientemente me topé con esto de primera mano. Un cliente nuestro estaba construyendo un panel de informes que funcionaba a la perfección en las pruebas, pero cuando el conjunto de datos de producción creció hasta millones de registros, los tiempos de respuesta se arrastraban.

A primera vista, parecía un problema de hardware. Los servidores estaban bajo presión, el uso de memoria se disparaba y todo el mundo estaba convencido de que había que escalar la infraestructura. Pero al profundizar en IRIS apareció otra historia: el problema real no era el hardware, sino los planes de ejecución SQL.

Este fue el enfoque práctico que seguí, paso a paso:

Paso 1: Comprobar las herramientas de rendimiento de SQL

IRIS incluye un Monitor de Rendimiento SQL muy útil. Ejecutar por él las consultas problemáticas me mostró exactamente lo que ocurría: escaneos completos de tabla en cada petición. En cuanto vi el plan, quedó claro que el optimizador no tenía disponibles las opciones adecuadas.

Paso 2: Revisar la estrategia de indexación

Teníamos índices, pero no alineados con la forma en que estaban escritas las consultas. Por ejemplo, el panel filtraba intensamente por un campo de fecha y, aun así, no había un índice en esa columna. En cuanto creé un índice ahí, el tiempo de ejecución bajó de segundos a menos de 200 milisegundos. Ese único cambio marcó una diferencia enorme.

Paso 3: Reescribir algunas consultas

No todas las soluciones iban de índices. Algunas consultas estaban estructuradas de forma que impedían al optimizador hacer bien su trabajo. Sustituir un par de subconsultas por uniones y simplificar condiciones redundantes dio a IRIS más flexibilidad para elegir rutas eficientes. Fueron cambios pequeños en el código, pero desbloquearon grandes mejoras.

Paso 4: Probar a escala, no solo en desarrollo

Una de las trampas que veo a menudo —y en la que yo mismo caí aquí— es probar solo con conjuntos de datos pequeños. Una consulta que vuela con 100 filas puede comportarse de forma muy distinta con 10 millones. Tras la optimización, me aseguré de someter las consultas a pruebas de esfuerzo con volúmenes similares a los de producción. Esto nos dio confianza en que las mejoras se mantendrían en el tiempo.

---

Al final de este proceso, el panel pasó de ser lento a ser ágil, sin tocar el hardware. Para mí, la gran lección fue que InterSystems IRIS ya tiene las herramientas que necesitáis para diagnosticar y resolver estos cuellos de botella: solo tenéis que apoyaros en ellas.

Si estáis construyendo con IRIS, mi consejo es simple: incorporad la monitorización del rendimiento en vuestro flujo de trabajo desde el principio. No esperéis a que los usuarios se quejen. El Monitor de Rendimiento SQL, combinado con una estrategia de indexación bien pensada y un buen diseño de consultas, puede ahorraros horas (y dolores de cabeza) más adelante.