En este caso de éxito mostramos cómo ayudamos a una organización a resolver una degradación de rendimiento en una consulta SQL utilizando Query Performance, nuestra solución para el análisis, comparación y optimización de consultas.
Gracias al histórico de ejecuciones almacenado por la plataforma y a las capacidades de Inteligencia Artificial integradas, fue posible identificar rápidamente el origen del problema, generar propuestas de optimización y recuperar el rendimiento de la aplicación
📌 Escenario
La organización disponía de una aplicación empresarial que realizaba consultas frecuentes sobre un volumen elevado de información.
Una de las consultas principales comenzó a presentar tiempos de ejecución superiores a los habituales, afectando al rendimiento de la aplicación y a la experiencia de los usuarios.
Aunque la sentencia SQL no había sufrido cambios relevantes, su comportamiento había empeorado como consecuencia de la evolución de los datos, las estadísticas y el plan de ejecución utilizado por la base de datos.
El principal reto consistía en identificar rápidamente el origen de la degradación y determinar qué había cambiado respecto a una ejecución anterior con un rendimiento adecuado.
📈 Resultados obtenidos
La utilización de Query Performance permitió obtener mejoras tanto en el proceso de diagnóstico como en el rendimiento de la consulta:
✅ Identificación rápida de la causa de la degradación gracias al histórico de ejecuciones.
✅ Recuperación de un plan de ejecución más eficiente.
✅ Reducción del tiempo de respuesta de la consulta.
✅ Disminución del consumo de recursos de la base de datos.
✅ Menor impacto de la consulta sobre el resto de los procesos de la plataforma.
✅ Aceleración del proceso de diagnóstico y optimización gracias al análisis asistido por Inteligencia Artificial.
✅ Disponibilidad de un histórico para detectar futuras variaciones de rendimiento.
⚙️ ¿Cómo conseguimos estos resultados?
Comparación con el histórico de ejecuciones
El primer paso consistió en utilizar Query Performance para comparar la ejecución degradada con una ejecución histórica de la misma consulta que había ofrecido un rendimiento correcto.
La plataforma permitió analizar automáticamente las diferencias entre ambas ejecuciones, comparando métricas como el tiempo de respuesta, el consumo de CPU, memoria, operaciones de entrada y salida, número de filas procesadas y los planes de ejecución utilizados.
Gracias a esta comparación fue posible localizar en pocos minutos el punto exacto donde la consulta había comenzado a perder rendimiento.
Análisis mediante Inteligencia Artificial
Una vez identificadas las diferencias, las capacidades de Inteligencia Artificial integradas en Query Performance analizaron automáticamente la consulta SQL y la información obtenida durante la comparación.
La plataforma generó recomendaciones orientadas a mejorar el rendimiento, proponiendo cambios sobre la estructura de la consulta y el plan de ejecución para reducir el volumen de datos procesado y optimizar la estrategia de acceso utilizada por la base de datos.
Todas las recomendaciones fueron revisadas y validadas por nuestro equipo de especialistas antes de su implantación en producción.
Validación e implantación
La nueva versión de la consulta fue validada para comprobar que mantenía exactamente el mismo comportamiento funcional y que el nuevo plan de ejecución ofrecía un rendimiento superior.
Tras completar las pruebas, la optimización se implantó en producción y quedó monitorizada mediante Query Performance para verificar su evolución y detectar posibles desviaciones futuras.
Conclusiones
La optimización de consultas no consiste únicamente en analizar su comportamiento actual. Disponer de información histórica permite entender cómo ha evolucionado una sentencia SQL y detectar con precisión qué cambios han provocado una degradación.
En este proyecto, la combinación de Query Performance, el conocimiento de nuestros especialistas y el análisis mediante Inteligencia Artificial permitió reducir el tiempo de diagnóstico, identificar las operaciones menos eficientes y generar una consulta optimizada manteniendo intacta su funcionalidad.
El resultado fue una mejora del rendimiento de la aplicación y una plataforma más estable, eficiente y preparada para anticiparse a futuros problemas.
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En GPSOS ayudamos a las empresas a monitorizar, analizar y optimizar sus consultas SQL mediante Query Performance y el conocimiento de un equipo especializado en bases de datos, reduciendo los tiempos de respuesta y mejorando la eficiencia de sus plataformas.