Recomendaciones para optimizar el rendimiento de datos de tu empresa

Optimizar el rendimiento de tu base de datos requiere de numerosos factores. Conoce cómo puedes evaluar y solucionar los problemas aquí.

Cada minuto, mientras nos sentamos frente a la computadora, un volumen incalculable de datos es procesado por nuestros equipos y es almacenado en servidores de todo el mundo. 

El universo de datos se va haciendo más inabarcable e insondable, por ejemplo, a medida que aumentan vertiginosamente la creación de nuevos blogs o páginas web o mientras más se avivan las transacciones en línea. 

Las empresas están llenas de datos y su triunfo depende, en gran parte, de su capacidad de gestionar estas cantidades de información. Ya es bien sabido que los datos se traducen en dinero y que allí está la base de la operación de una compañía.

También sabemos que las bases de datos son el núcleo de la programación que es, en sí misma, un proceso de manipulación de información que no podría procesarse de no estar almacenada en algún sitio.

Y esa es, la definición más simple de una base de datos: un lugar en el que es posible guardar información de manera ordenada y sistematizada. 

Bases de datos no relacionales: ¿por qué y cuándo las necesita tu empresa?

¿Cómo mejorar una base de datos?

En la década de 1940, las computadoras no tenían memoria. Los datos, volátiles, se introducían y desaparecían. No tardaron los profesionales de la computación en hacerse la pregunta que fue el punto de partida de las bases de datos: ¿Cómo guardamos estos datos para volver a consultarlos más tarde?

Esa es una de las características más importantes de una base de datos eficiente. No basta con ser un repositorio o un almacén de datos, sino que debe garantizar la posibilidad de consulta y contar con un sistema o un protocolo para su análisis.

Pero, como recién lo mencionamos, no es sencilla esta tarea de búsqueda y dominio de la información de tu empresa, sobre todo cuando debes enfrentarte a bases de datos muy voluminosas. 

Ahí es cuando aparece el software especializado en la gestión de bases de datos.

Como alrededor del 70% de los problemas de rendimiento de las aplicaciones están relacionados con las bases de datos, vamos a contarte cómo optimizar su funcionamiento. 

Comencemos por explicar qué entendemos por el rendimiento de una base de datos.

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¿Qué es rendimiento de una base de datos?

Las demoras en la capacidad de respuesta de una empresa pueden costar miles de dólares. 

Por eso, hablar del rendimiento de una base de datos es asimilar la idea de velocidad y preguntarse cómo reducir al mínimo el tiempo de respuesta de cada consulta que se haga en las bases de datos. 

El rendimiento mide, por ejemplo, el número de consultas que un servidor puede procesar en un intervalo determinado, así como el funcionamiento del tráfico de red, el tiempo de CPU y la entrada y salida en disco. 

Una base de datos con buen rendimiento está blindada contra el servicio deficiente y los tiempos de inactividad —que, insistimos, se traducen en pérdidas de credibilidad y dinero—.

Para lograrlo, los softwares de gestión de bases de datos tienen allí un papel crucial.

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El monitoreo adecuado de tu base de datos te da una panorámica global del estado de distintos aspectos, entre ellos la alerta de errores y el consumo de recursos por parte del sistema operativo. 

Monitorear es mirar con atención, así que sin esta revisión exhaustiva no es tan sencillo optimizar el funcionamiento de tus bases de datos.

5 recomendaciones para optimizar tus bases de datos

Un buen rendimiento de las bases de datos de tu empresa pasa por conocer el entorno de tus usuarios y tus datos con el fin de afinar filtros y ordenamientos. 

Si te preguntas ¿Cómo optimizar una base de datos? Estos son los aspectos a los que debes echarle un ojo:

1. Mejorar el performance de tus bases de datos

Para mejorar las búsquedas, de forma similar a la que se buscan capítulos en un libro, en las bases de datos también se utilizan los índices. 

Cuando se solicitan datos a una velocidad mayor a la de la velocidad de entrada/salida de los discos es cuando se originan cuellos de botella que pueden sortearse con una mejor indexación. 

Buenos índices mejoran el tiempo de latencia, o sea el tiempo que tardan los discos en las operaciones de lectura y escritura de datos.

2. Saber con qué tipo de base de datos cuentas

No es lo mismo tener una base de datos OLTP (orientadas a la transacción, con usuarios recurrentes, muchas transacciones por segundo y operaciones cortas, como la base de datos de un banco) a una DSS (Decision Support System) y DW (Data Warehouse), aquellas bases de muchos terabytes destinadas al almacenamiento histórico de, por ejemplo, las ventas de una empresa. 

El rendimiento es distinto y por ende, las necesidades del software de gestión de bases de datos deben adaptarse según el caso.

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3. Óptimas Structured Query Language (SQL)

Es probable que la mayoría de los problemas se deriven de las SQL, el lenguaje de programación que te hace posible manipular y obtener datos de tu base. 

Si tus SQL no son óptimas, serán recurrentes los problemas de memoria, de consumo de CPU o de excesivas lecturas en disco.

Recuerda optimizar la base de datos SQL server

Hay un sinfín de razones por las que las bases de datos no funcionan bien, pero los expertos en bases de datos tienden a estar de acuerdo en que los problemas de rendimiento de SQL son casi siempre el resultado de consultas mal escritas y una indexación ineficaz.

Aquí es donde entra en juego el ajuste del rendimiento que es el proceso de hacer que las querys de SQL se ejecuten de la mejor manera posible al encontrar y tomar la ruta más rápida para responder una consulta. Pero decidir  dónde comenzar a ajustar el rendimiento  y si es necesario puede ser un desafío.

Cuando comienza a buscar recomendaciones de base de datos es necesario ajustar el rendimiento y es útil saber exactamente a qué se enfrenta antes de profundizar demasiado. Entonces, preparé una lista de 10 mejores prácticas de ajuste del rendimiento de la base de datos que cubren todo, desde lo básico hasta la automatización.

• Estadísticas actualizadas
  Las estadísticas de la tabla se utilizan para generar  planes de ejecución óptimos . Si la herramienta de ajuste del rendimiento utiliza estadísticas desactualizadas, el plan no se optimizará para la situación actual.
  
• No use comodines iniciales
  Los comodines iniciales en los parámetros fuerzan una exploración completa de la tabla, incluso si hay un campo indexado dentro de la tabla. Si el motor de la base de datos debe escanear todas las filas de una tabla para encontrar lo que está buscando, la velocidad de entrega de los resultados de la consulta se verá afectada.
• Evite SELECCIONAR *
  Este consejo es particularmente importante si tiene una tabla grande (piense en cientos de columnas y millones de filas). Si una aplicación solo necesita algunas columnas, inclúyalas individualmente en lugar de perder el tiempo consultando todos los datos.
• Restricciones de uso
  Las restricciones  son una forma eficaz de acelerar las consultas y ayudan al optimizador de SQL a elaborar un mejor plan de ejecución, pero la mejora del rendimiento se produce a costa de que los datos requieran más memoria.
• Mire el plan de ejecución real, no el plan estimado

4. Estadísticas certeras e informativas

Una de las causas del bajo rendimiento en las consultas son las comunicaciones de red lentas y las estadísticas obsoletas, que poco o nada indican del funcionamiento de tus bases de datos.

5. Elegir el software de bases de datos adecuado

Una vez que tu empresa haya identificado el tipo de base de datos que quieren mejorar y consolidar, seleccionan el tipo de software para la gestión de bases de datos que más se acerque a los requerimientos de análisis y visualización.

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¿Cómo elegir el software de base de datos que necesita tu empresa?

Nuestra recomendación es Database Performance Analyzer  de SolarWinds, una potente herramienta de administración de datos multidimensional que pone la mirada en todas las variables que ya mencionamos (desde SQL mal escrito hasta índices inservibles). 

Entre sus beneficios se encuentra la función de informes, que permite acceder a un historial de hasta cinco años. 

DPA cuenta, además, con la optimización de SQL y un compendio desplegado de cada SQL en particular (incluyendo eventos de espera, quién la está ejecutando y número de ejecuciones). 

Entre otras de sus potencialidades se encuentran:

• La gestión del tiempo de inactividad.
• Alertas e informes personalizados.
• Mejorar el rendimiento de diferentes bases de datos, sin importar su tamaño o ubicación (locales, virtualizadas o en la nube).
• Integrar las diferentes versiones SQL, incluidas MySQL, DB2 y Oracle.
• Observar todos los tiempos de espera desde los recursos hasta el bloqueo, los recursos de alojamiento y de máquina virtual. 
• Una entrega detallada del estado general de la máquina, incluido el uso de la CPU y de otros factores difíciles de identificar que repercuten en el desempeño.
• Asesoramiento experto a través de asesores de análisis de consultas.