Bloque 7: Rendimiento y ventanas

EXPLAIN: leer el plan

Antes de preguntar «¿por qué va lenta?», pregúntale al motor qué plan ha elegido: EXPLAIN muestra cómo ejecutaría la consulta sin ejecutarla. Ahí se ve si usa índices o si escanea tabla entera.

EXPLAIN SELECT * FROM pedidos
WHERE cliente_id = 3;

Las columnas que más te dirán, de izquierda a derecha:

1.1 · type de más lento a más rápido

Índices

Un índice es una estructura aparte que ordena los valores de una o varias columnas para encontrarlos sin recorrer la tabla. Es como el índice de un libro: no copia el libro, pero te lleva al punto exacto.

2.1 · Crear y borrar índices

CREATE INDEX idx_pedidos_fecha   ON pedidos (fecha);
CREATE INDEX idx_pedidos_cliente ON pedidos (cliente_id, fecha);
SHOW INDEX FROM pedidos;
DROP INDEX idx_pedidos_fecha ON pedidos;

2.2 · Índice compuesto

Las columnas se ordenan por prioridad. El índice (cliente_id, fecha) sirve para filtrar por cliente y ordenar por fecha a la vez:

SELECT id, fecha
FROM   pedidos
WHERE  cliente_id = 2
ORDER BY fecha;

2.3 · Cuándo NO indexar

Optimizar consultas

Antes de tocar un índice, revisa la consulta: muchas «lentas» son el resultado de cómo está escrita.

3.1 · No «escondas» las columnas

SELECT * FROM pedidos
WHERE DATE_FORMAT(fecha, '%Y-%m') = '2026-03';

SELECT * FROM pedidos
WHERE fecha >= '2026-03-01'
  AND fecha <  '2026-04-01';

Envolver la columna en una función (DATE_FORMAT, UPPER, LENGTH…) impide usar el índice. La regla sargable: deja la columna limpia y mete las funciones en el valor.

3.2 · Pide solo lo que necesitas

3.3 · El combo correcto

SELECT p.id, p.fecha, c.nombre AS cliente
FROM   pedidos p
INNER JOIN clientes c ON c.id = p.cliente_id
WHERE  p.fecha >= '2026-03-01'
  AND p.fecha <  '2026-04-01'
ORDER BY p.fecha;
-- plan: EXPLAIN delante y revisa key y rows

Ventanas I: ranking

Las funciones de ventana calculan sobre un conjunto de filas sin colapsarlas (a diferencia de GROUP BY): cada fila del resultado sobrevive y gana una columna extra calculada. Se escriben con OVER().

4.1 · ROW_NUMBER: posiciones puras

SELECT id, vendedor_id, fecha,
       ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY fecha) AS posicion
FROM   pedidos;

ROW_NUMBER() reparte números correlativos 1, 2, 3… sin repetir. ORDER BY del OVER decide el orden del conteo.

4.2 · RANK y DENSE_RANK: los empates

SELECT id, ciudad, coste,
       RANK()       OVER (ORDER BY coste DESC) AS rango,
       DENSE_RANK() OVER (ORDER BY coste DESC) AS rango_denso
FROM   envios;

4.3 · PARTITION BY: ventanas por grupo

Divide el resultado en grupos y rankea dentro de cada grupo. El top por cliente:

SELECT cliente_id, id, fecha,
       ROW_NUMBER() OVER (
         PARTITION BY cliente_id
         ORDER BY fecha DESC
       ) AS pedido_actual
FROM   pedidos;

Ventanas II: agregados sobre la marcha

Las mismas funciones de agregación (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX) funcionan como ventana: devuelven el valor agregado de un grupo en cada fila del grupo, sin colapsar nada.

5.1 · Agregado con PARTITION BY

SELECT nombre, categoria_id, precio,
       AVG(precio) OVER (PARTITION BY categoria_id) AS media_categoria
FROM   productos;

5.2 · Acumulado con ORDER BY dentro de la ventana

Si el OVER lleva ORDER BY, la ventana se vuelve acumulativa: suma hasta esa fila. Es un total corriente (running total):

SELECT id, ciudad, coste,
       SUM(coste) OVER (
         PARTITION BY ciudad
         ORDER BY id
       ) AS acumulado_ciudad
FROM   envios;

5.3 · LAG y LEAD: mirar hacia atrás y adelante

Comparan una fila con la anterior (LAG) o la siguiente (LEAD), ideal para diferencias entre períodos:

SELECT id, fecha,
       LAG(fecha)  OVER (ORDER BY id) AS pedido_anterior,
       DATEDIFF(fecha,
         LAG(fecha) OVER (ORDER BY id)) AS dias_desde_anterior
FROM   pedidos;