Rendimiento

Sargabilidad: el arte de no cabrear al optimizador

En SQL Server hay conceptos que separan al junior entusiasta del profesional que ha pasado noches enteras mirando planes de ejecución con el ceño fruncido. La sargabilidad es uno de ellos. Es esa palabra fea que no encontrarás en la RAE, pero que puede hacer que tus consultas vuelen… o se arrastren como un SELECT * sin índice por una tabla de 500 millones de filas.

Si llevas tiempo escribiendo T-SQL y nunca te has parado a pensar en si tus consultas son sargables o no, probablemente estés dejando rendimiento encima de la mesa. Y si trabajas con datos en serio, sabes que eso es inaceptable.

Qué es la sargabilidad (de verdad)

Sargabilidad viene del acrónimo SARG: Search ARGument-able. Es decir, que el motor de base de datos puede usar un índice para resolver la consulta de forma eficiente, sin escanear toda la tabla como si no hubiera mañana.

En SQL Server, una consulta es sargable cuando el predicado (la condición del WHERE, JOIN, HAVING, etc.) puede aprovechar un índice para filtrar datos directamente, sin tener que procesar fila por fila. En otras palabras: si el optimizador ve que puede usar un índice de forma directa, lo hará. Si no, te prepara un bonito Index Scan o Table Scan con aroma a cuello de botella.

Un ejemplo básico:

  • Sargable
  • No sargable

La diferencia es simple pero letal. En el primer caso, SQL Server puede usar un índice sobre la columna Nombre. En el segundo, como le has puesto una función encima, el optimizador no puede buscar directamente. Tiene que aplicar la función a cada fila y luego comparar. Y claro, eso escala tan bien como un script que hace DELETE sin WHERE.

Las funciones son el enemigo (cuando no sabes usarlas)

El caso anterior ilustra la regla de oro de la sargabilidad: si transformas la columna del predicado, estás condenado a un escaneo. Las funciones como LEFT, SUBSTRING, CONVERT, DATEDIFF, COALESCE o incluso simples operadores matemáticos, rompen la posibilidad de usar índices si se aplican sobre la columna.

Veamos otro clásico:

Esto es tan común como ineficiente. Lo correcto sería:

Y sí, es más feo. Pero el plan de ejecución será infinitamente más feliz. Y tú también, cuando no tengas que explicar por qué la consulta tarda 30 segundos con un índice que, supuestamente, estaba para eso.

ISNULL y COALESCE: los rompeíndices silenciosos

Uno de esos consejos que se repite como mantra en el mundo SQL es: «no uses funciones en columnas si quieres mantener la sargabilidad». Y, como todo buen mantra, es útil… pero no siempre cierto.

Tomemos el caso de ISNULL() y COALESCE(). Ambos permiten sustituir valores nulos por un valor por defecto. A efectos prácticos:

Parecen lo mismo, ¿no? Pero el optimizador de SQL Server no los trata igual. En la demo real que estás viendo, con un índice sobre DisplayName, la diferencia es cristalina.

ISNULL(): sorprendentemente sargable

Cuando usas ISNULL(DisplayName, ») = ‘Juan’, SQL Server aplica un Index Seek sin despeinarse. No le molesta la función. ¿Por qué? Porque el motor puede predecir exactamente lo que hace ISNULL() en este contexto: evalúa la columna, y si es NULL, la reemplaza por ». Como el predicado sigue siendo evaluable con un valor constante, puede derivarlo internamente como un predicado OR:

Y esa es la clave. Porque si escribes ese predicado tú directamente, es igual de eficiente y, de paso, más claro:

Mismo Index Seek. Misma eficiencia. Pero sin necesidad de funciones.

COALESCE(): aquí sí se complica

Ahora bien, si usas COALESCE(DisplayName, ») = ‘Juan’, el plan cambia. SQL Server ya no puede garantizar que la expresión sea determinista y sencilla de evaluar. Más que nada porque podría haber más de dos argumentos o que el orden de evaluación tuviera implicaciones semánticas. El resultado: Index Scan.

Así que no, ISNULL() y COALESCE() no son intercambiables en el WHERE (importante esto) cuando te importa el rendimiento. En teoría devuelven lo mismo, en la práctica afectan al plan de ejecución de formas distintas.

El OR: ese sospechoso habitual

Otro rompe-sargabilidad por excelencia es el OR, que puede obligar a escanear incluso si una de las condiciones sí es sargable. Imagina esto:

A menos que tengas un índice compuesto que cubra ambas columnas, el optimizador suele rendirse y tirar de escaneo. 

Así que ya sabes, si usas con frecuencia este tipo de filtros con OR asegurate de tener un índice compuesto bien creado.

Las columnas calculadas como tabla de salvación

A veces no hay forma humana de evitar una función sobre la columna. En esos casos, una solución decente (aunque no milagrosa) puede ser usar columnas calculadas indexadas. Si sabes que todo el mundo va a seguir escribiendo:

Puedes añadir una columna calculada persistente:

Y ahora sí, el predicado puede ser sargable, porque la función ya se calculó y se indexó. No es magia negra, es simplemente darle al optimizador algo que pueda usar sin pensar.

El caso especial del LIKE

El LIKE también puede ser sargable o no, dependiendo del patrón. Esta es sargable:

Esta no:

Si el comodín está al principio, el índice no sirve. No puede buscar «desde» ningún valor. El patrón tiene que permitir una búsqueda por rango, como ‘Juan%’ o incluso ‘J%’. Todo lo demás se traduce en escaneo.

Aquí no hay mucha escapatoria salvo usar Full-Text Search si de verdad necesitas búsquedas internas. O pensar si realmente necesitas buscar así, que a veces el problema no es técnico sino de requisitos mal planteados.

Cuando CONVERT(DATE, datetime) sí es sargable (sí, lo has leído bien)

Aunque llevamos un buen rato diciendo, con razón, que aplicar funciones sobre columnas rompe la sargabilidad, hay una excepción curiosa (y bastante útil) que merece su propio rincón en este artículo: la conversión de un datetime a DATE usando CONVERT o CAST.

Mira este caso donde CreationDate es un campo DATETIME:

Lo lógico sería pensar: “acabo de meterle una función a la columna del WHERE, esto va directo a un Index Scan, ¿verdad?”. Pues no. SQL Server es capaz de usar un Index Seek, incluso con esa conversión.

¿Por qué? Porque el motor es más listo de lo que a veces creemos. Internamente, evalúa que convertir un datetime a date reduce la precisión pero no cambia la semántica de ordenación, y por tanto puede generar un predicado de rango equivalente: desde 2010-06-05 00:00:00.000 hasta justo antes del 2010-06-06. Si hay un índice sobre la columna CreationDate, lo usa. Sin mirar atrás.

Ahora bien: esto no lo convierte en buena práctica universal.

Porque si haces esto:

El motor no te va a perdonar. Ahí sí hay Index Scan, porque ya estás forzando una conversión de tipo y de formato, y encima con ambigüedad regional. No hay forma de hacer un seek con eso.

Así que, como en todo, hay que ser precisos: CONVERT(DATE, datetime) es una excepción válida a la regla general, y SQL Server lo optimiza sin necesidad de escanear. Pero eso no quiere decir que cualquier CONVERT o CAST sea seguro.

JOINs y sargabilidad: el otro lado del desastre

La sargabilidad no solo importa en los WHERE. También afecta a los JOIN. Si haces cosas como:

Estás rompiendo toda posibilidad de usar un índice sobre B.Codigo. La función LEFT en el lado derecho del JOIN es como ponerle una venda en los ojos al optimizador. Y luego esperar que encuentre el camino solo. Mejor no.

Reescribe la lógica o introduce columnas auxiliares si hace falta, pero no pongas funciones en las condiciones de unión. A menos que tu hobby sea revisar planes de ejecución a las tres de la mañana.

Cómo detectar consultas no sargables

El mejor chivato es el plan de ejecución. Si ves Index Scan o Table Scan donde debería haber un Seek, es que tienes un problema de sargabilidad. También puedes usar las estadísticas de ejecución o SET STATISTICS IO ON para ver si se están leyendo más páginas de las que tocan.

Además, en SQL Server 2019+ puedes usar Intelligent Query Processing que, en algunos casos, mitiga errores de diseño como este… pero no es una excusa para escribir mal. Es un parche, no una solución.

Y si quieres una ayuda más visual, herramientas como SQL Sentry Plan Explorer o el propio SSMS con su plan gráfico te permiten ver rápidamente si estás tirando índices a la basura.

Scan no siempre es sinónimo de error (aunque duela admitirlo)

Otro punto clave: un Index Scan no siempre es el villano. Sí, lo hemos demonizado durante años, pero como todo DBA que ha peleado con planes de ejecución sabe, hay ocasiones en las que el escaneo es simplemente lo más eficiente.

Por ejemplo, si tu predicado devuelve un porcentaje alto de filas (pongamos, más del 25-30% de la tabla), al optimizador le puede salir más a cuenta ir a buscar los datos de una vez que intentar ser selectivo con un Seek y acabar con mil Key Lookup de regalo.

Lo mismo pasa cuando el índice cubre poco y el motor tendría que hacer lookups constantes para recoger el resto de columnas. En ese caso, el coste de los seeks individuales más los lookups supera con creces el coste de un buen escaneo. El optimizador no es tonto: elige lo que más conviene a nivel global de coste estimado.

Y aquí viene lo peligroso: si tu consulta está perfectamente escrita y sargable, pero el plan muestra un Scan, no asumas automáticamente que está mal. Revisa el plan, el número de filas estimadas, y el acceso a columnas. Lo que queremos evitar son los scans necesarios por diseño deficiente, no los que el motor elige porque son lo más razonable.

Conclusión

La sargabilidad no es un capricho del optimizador ni un tema menor. Es la base sobre la que se construye el rendimiento de cualquier sistema OLTP que merezca la pena. Ignorarla es como ir a una entrevista con el pantalón del pijama: técnicamente puedes, pero no deberías.

Escribir consultas sargables exige disciplina, conocimiento y cierta humildad. Hay que dejar de pensar en lo que «funciona» y empezar a pensar en lo que escala. Y cuando la diferencia entre una consulta sargable y otra que no lo es se mide en millones de lecturas lógicas… no hay excusa.

Así que la próxima vez que te enfrentes a un WHERE, piensa como el optimizador. No le pongas trabas, no le escondas la columna tras una función, y no le pidas milagros con predicados imposibles. Dale lo que necesita. Y si aún así se queja, entonces sí: culpemos al cardinality estimator.

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Portada Libro

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MERGE en SQL Server: La eterna promesa llena de bugs

Durante años, MERGE ha sido esa promesa elegante que parecía resolver de un plumazo todo lo que nos complica la vida a los que escribimos consultas T-SQL: una única instrucción que unifica INSERT, UPDATE y DELETE. Menos código, más claridad, mejor rendimiento. El sueño húmedo de cualquier desarrollador… hasta que lo llevas a producción y te explota en la cara.

Sí, yo también quise creer. Pero tras ver más de un sistema roto por culpa de un MERGE traicionero, aprendí la lección. Y como este blog va de compartir experiencia real, no fantasías, vamos a desmontar con datos, técnica y un poco de sarcasmo, por qué MERGE es, en muchos entornos, un unicornio lleno de bugs.

El espejismo de la elegancia

La idea es sencilla y tentadora: haces una sola declaración, defines condiciones de coincidencia entre origen y destino, y luego eliges qué hacer si hay match o no. Todo en un solo bloque. Nada de IF EXISTS, nada de UPDATE por un lado e INSERT por otro. Un único statement, limpio y compacto.

El problema es que SQL Server no es un laboratorio teórico. Es un entorno donde las condiciones cambian, los bloqueos existen, los triggers hacen su trabajo (o no), y las consultas compiten por recursos. Y ahí, la belleza del MERGE se convierte en un infierno difícil de depurar.

El historial de errores no es opcional

Vamos con lo feo. Microsoft lleva más de una década acumulando errores abiertos relacionados con MERGE. Aquí no estamos hablando de edge cases oscuros, sino de fallos que afectan a la integridad de los datos.

Aaron Bertrand ya lo dejó claro hace más de siete años en su artículo «Use Caution with SQL Server’s MERGE Statement«, el operador MERGE acumulaba más de 20 errores críticos documentados en versiones de SQL Server que abarcan más de una década. Algunos tan graves como silenciosos, otros directamente absurdos. Y lo peor no es que existan, sino que muchos siguen sin resolverse a día de hoy después de años. Y cuando una funcionalidad lleva tanto tiempo con bugs abiertos y nadie los cierra, el mensaje es claro: no está pensada para producción. Punto.

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Estamos hablando de que MERGE no ejecuta triggers cuando debería, que dispara errores crípticos si hay más de una coincidencia por fila destino, que genera planes de ejecución incoherentes aunque las estadísticas estén actualizadas, o que, simplemente, no hace lo que le has dicho que haga.

Y cuando algo así puede romper datos sin avisar, no estamos ante una cuestión de estilo. Es un riesgo técnico que hay que conocer y evitar como parte del trabajo profesional.

Yo también lo he usado. Pero sabiendo dónde

Ahora bien, no todo es fuego y azufre. Yo mismo he usado MERGE con muy buenos resultados… pero en su contexto natural: procesos ETL para la carga de un Data Warehouse, sin concurrencia, sin triggers, sin usuarios esperando respuesta en tiempo real.

Ahí, MERGE brilla. En rendimiento, no tiene rival. Cuando puedes controlar el entorno y sabes que nadie va a meter la mano mientras el proceso está en marcha, la ganancia es real. Lo he usado para cargas masivas donde la lógica condicional era extensa y mantener la sincronización entre staging y destino requería algo más que un simple UPDATE. Y funcionó. Rápido, claro y sin sorpresas.

Y aun así, no es cómodo de usar

Ahora bien, incluso cuando MERGE funciona bien, escribirlo es otra historia. La sintaxis es tan compleja y poco intuitiva que soy incapaz de redactar una sentencia completa sin tener que abrir la documentación. Y no soy el único. Todos los que conozco, incluyendo perfiles senior, necesitan repasar los detalles o buscar ejemplos antes de atreverse a escribir uno no trivial. Obviamente al que escriba MERGEs a diario esto no le va pasar pero, al común de los mortales, nos cuesta y mucho.

Y no hablo de un MERGE básico, ese entra bien. Pero en cuanto mezclas múltiples condiciones, WHEN MATCHED, WHEN NOT MATCHED BY SOURCE, columnas calculadas, filtros condicionales y OUTPUT, el código se convierte en un monstruo ilegible. 

¿Es un problema grave? No, para eso está la documentación. Pero sí es un obstáculo innecesario. Más aún en un lenguaje como T-SQL, donde solemos priorizar claridad sobre compactación. Y aunque hoy en día las herramientas de IA nos pueden ayudar a escribirlo, mantenerlo sigue siendo responsabilidad nuestra. Y mantener un MERGE denso, con lógica compleja y comportamiento ambiguo, es como desactivar una bomba con guantes de boxeo.

Cuando MERGE falla… ni siquiera sabes por qué

Uno de los problemas más serios de MERGE es que sus errores no siempre son explícitos. En algunas situaciones simplemente no hace nada, o peor: hace algo, pero no lo que esperabas. Y ni el plan de ejecución, ni el @@ROWCOUNT, ni el log de errores te dan pistas.

Por ejemplo, si en el ON de un MERGE hay ambigüedad o más de una fila coincidente por destino, puedes recibir un error como:

The MERGE statement attempted to UPDATE or DELETE the same row more than once.

¿Y sabes qué fila fue? No. ¿Sabes por qué coincidieron dos filas? Tampoco, a menos que te pongas a hacer debugging con CTEs, filtros y OUTPUT hasta encontrarlo. Una joya para los que trabajamos bajo presión.

Triggers, locking y otras trampas técnicas de MERGE

Otra razón para evitar MERGE es su relación tóxica con los triggers. Por ejemplo, si tienes un INSTEAD OF TRIGGER, debe cubrir todas las acciones (INSERT, UPDATE, DELETE) usadas en el MERGE. Si no, obtendrás un error.

Además, dentro de los triggers, @@ROWCOUNT refleja la suma de todas las operaciones ejecutadas por el MERGE, no por separado. Así que no sabes si te han hecho un INSERT, un DELETE o un UPDATE. Y como $action no es accesible en el contexto del trigger… buena suerte.

A esto súmale que, en entornos de concurrencia, MERGE no garantiza aislamiento ni orden de ejecución. Necesitas usar explícitamente HOLDLOCK en la tabla destino para evitar condiciones de carrera, lo cual puede afectar gravemente al rendimiento o incluso provocar deadlocks si no lo haces bien.

Si Microsoft no usa MERGE… tú tampoco deberías

Hay una máxima que sigo como DBA, si ni el propio motor de SQL Server usa una funcionalidad para sus operaciones internas, será por algo. ¿O tú irías a comer a un restaurante donde ni el propio chef se come la comida que cocina?  Y adivina qué: Microsoft no utiliza MERGE internamente en sus procesos de sistema. Ningún SP del sistema usa MERGE. Ninguno.

Tampoco verás MERGE en herramientas como Replication, Change Tracking, CDC o Sync Framework. ¿Casualidad? No. Evitan su uso por inestabilidad, falta de garantías y dificultad de mantenimiento.

¿Y entonces qué usamos? Alternativas a MERGE

Lo que propongo no es TRY HARD SQL. Es simple, robusto y ha demostrado funcionar durante décadas:

Sí, son más líneas. No, no es sexy. Pero sabes lo que hace, puedes depurarlo, y es seguro en entornos OLTP. También puedes encapsularlo en un SP, usar OUTPUT para auditar, y meterlo en transacciones controladas. Resultado: código mantenible, auditable y libre de sorpresas.

Otra opción válida en operaciones masivas o ETL es usar UPDATE por separado, seguido de INSERT con NOT EXISTS. Ejemplo clásico:

Más claro, más predecible y con control absoluto de cada paso.

¿Y qué pasa con el rendimiento?

No podemos cerrar el tema sin hablar de la razón por la que muchos defienden MERGE con uñas y dientes: el rendimiento. La posibilidad de hacer INSERT, UPDATE y DELETE en una única operación suena, y es, más eficiente que dividir el trabajo en tres pasos.

Y sí, cuando funciona bien, MERGE puede reducir el número total de lecturas. El optimizador puede acceder a las tablas implicadas una sola vez, generar un plan compacto, y ejecutar todo con menos I/O que si lanzas varias operaciones por separado. Eso, en entornos de grandes volúmenes, marca la diferencia.

Pero, y este «pero» es importante, todo ese rendimiento se evapora en cuanto las condiciones dejan de ser ideales. Si tienes triggers, estadísticas obsoletas, datos duplicados, falta de unicidad, o cualquier mínima sorpresa en los datos, el plan de ejecución puede degradarse. Y si encima falla en mitad del proceso, el coste de arreglarlo supera con creces cualquier ganancia de rendimiento.

La pregunta no es solo “¿es más rápido?”, sino “¿cuánto me cuesta cuando va mal?”. Porque, al menos para mí, un MERGE que tarda 2 segundos pero rompe una fila cada 10.000 es mucho peor que un UPDATE + INSERT de 15 segundos que funciona siempre.

Dicho eso, si lo usas en un proceso ETL bien contenido, con staging controlado, sin usuarios ni competencia por recursos, y puedes probar cada camino lógico… adelante. En esos casos, sí, el rendimiento justifica su uso y, como os decía antes, yo mismo lo he usado.

¿Se puede usar MERGE con garantías?

La respuesta corta es sí, pero sólo bajo ciertas condiciones. Y con cuidado quirúrgico.

  • No debe haber concurrencia. Ni un solo proceso paralelo tocando las mismas filas.
  • Debe usarse HOLDLOCK explícito.
  • Las condiciones del ON deben garantizar unicidad absoluta.
  • Debes probarlo exhaustivamente, incluyendo casos límite y datos duplicados.
  • Y por favor, nada de usarlo con triggers activos. Ahí directamente estás pidiendo un exorcismo.

¿Vale la pena todo ese esfuerzo para no escribir cinco líneas más? En procesos ETL donde los datos son temporales, y el entorno está bien controlado, puede tener sentido. En entornos críticos OLTP… ni loco.

Conclusión

MERGE es eficiente. Compacto. Potente. Y en los entornos correctos, puede ser una joya. Pero en SQL Server, también es frágil, lleno de trampas y muy poco transparente cuando falla. No es cuestión de gustos, es cuestión de riesgos.

Si lo vas a usar, hazlo con pleno conocimiento de sus limitaciones y con un entorno controlado. Y si no puedes controlar todo lo que MERGE necesita para no traicionarte… mejor escribe unas líneas más y duerme tranquilo.

Porque a veces, la mejor optimización es no tener que hacer un análisis de errores.

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¿Cuál es el problema que quieres resolver?

Si hay una pregunta que debería resonar en la cabeza de todo DBA antes de tocar nada es esta: ¿cuál es el problema que quieres resolver?. Parece de sentido común, pero basta con ver la cantidad de “optimizaciones” fallidas que nos encontramos a diario para entender que muchos prefieren actuar primero y pensar después.

No es cuestión de señalar a los juniors recién llegados. También he visto seniors con experiencia aplicar consejos a ciegas porque lo leyeron en un blog (sí, incluso en este). Optimizar sin tener claro el objetivo es la mejor forma de acabar con más índices de los que puedes contar y un servidor que corre peor que antes.

Cuando dos índices son un problema

Hace un tiempo publiqué un artículo en el blog que mostraba un comportamiento extraño en SQL Server: si creas dos índices con los mismos campos pero en orden inverso, el optimizador puede entrar en bucle y empeorar el rendimiento.

No es que uno de los índices fuera inútil, es que la mera coexistencia de ambos confundía al motor. El resultado eran planes de ejecución incoherentes, lecturas disparadas y un servidor que parecía castigar la osadía de haber creado ese segundo índice.

Lo comprobé en mi propio laboratorio y sí, el problema existe en distintas versiones, desde 2014 hasta 2022. No hay explicación oficial, pero el efecto es evidente: un índice que no se usa puede penalizar tanto como uno mal diseñado.

La moraleja es clara: no todo lo que parece buena idea lo es. Crear un índice extra “por probar” puede desatar un problema que no estaba ahí antes.

El optimizador también se equivoca

A ese escenario extraño se suma otro que me he encontrado demasiadas veces: el optimizador sugiriendo crear un índice que ya existe.

¿Cómo puede ser? Muy simple: lo que realmente falla son las estadísticas. Si los datos de distribución están obsoletos, el optimizador cree que no tiene un índice adecuado y recomienda uno nuevo. Y como “buenos DBAs obedientes”, lo creamos. Resultado: en el mejor de los casos acabamos con dos índices redundantes, el motor igual de confundido y el verdadero problema (las estadísticas) intacto. En el peor, con el problema que hemos descrito en el apartado anterior y con las estadísticas aún desactualizadas.

La historia se repite: en vez de preguntarnos qué queremos resolver, nos dejamos llevar por la sugerencia de turno y complicamos aún más el entorno.

Optimizar sin objetivo: el problema más común

Ambos casos ponen de manifiesto lo mismo: aplicar soluciones sin entender el problema real es un deporte de riesgo.

Ya lo comentamos en este otro artículo, los entornos de bases de datos no se arreglan con recetas universales ni con “scripts definitivos” de Internet. Cada entorno es distinto, con sus cargas, sus decisiones históricas y sus miserias. Copiar y pegar soluciones genéricas es más postureo técnico que administración seria.

La optimización sin objetivo es como disparar con los ojos cerrados, con suerte no das en nada, pero la mayor parte del tiempo acabas dañando algo.

La pregunta de Brent Ozar

Aquí entra la insistencia de Brent Ozar en su mantra favorito y que da titulo a este artículo:
¿Cuál es el problema que quieres resolver?

Antes de crear índices, actualizar estadísticas o aplicar hints a lo loco o cambiar configuraciones en el servidor hay que responder a esa pregunta. ¿El problema es el tiempo de respuesta? ¿Consumo excesivo de CPU? ¿Bloqueos? ¿O solo que alguien quiere que una consulta de 3 segundos baje a 0,3 porque sí?

Uno de esos es un problema técnico. El otro es un problema de expectativas. Y mezclar ambos lleva a dedicar horas a optimizar lo que no importa mientras lo urgente sigue sin atenderse.

Si no mides, no sabes si mejoras o empeoras

Aquí está el punto que muchos olvidan, si no sabes que tienes un problema y no mides antes, no puedes saber si lo que hiciste fue una mejora o un desastre.

Un cambio sin línea base no es optimización, es puro azar. Y en producción, jugar al azar es abrir la puerta a que mañana alguien te pregunte por qué el sistema está peor y no tengas respuesta. Sin métricas antes y después, la optimización es indistinguible del postureo.

Y ojo, también tienes que medir cuando todo funciona bien, sin esa linea base es imposible saber si de verdad algo va mal o es solo la sensación de los usuarios. Ya sabemos que adoran decir: “esto ahora va más lento” sin pruebas.

Diagnóstico antes de cirugía

La única forma de trabajar en serio es diagnosticar antes de tocar. Eso implica medir, observar y recopilar evidencia. Query Store, planes de ejecución, Extended Events, DMVs… las herramientas están ahí, pero hay que usarlas con criterio.

El motor se equivoca, los consejos de Internet también, y a veces hasta nuestras “buenas prácticas” son contextuales y no universales. La diferencia entre un DBA que arregla problemas y otro que los multiplica está en hacerse siempre la pregunta incómoda antes de optimizar.

Conclusión

Cambiar configuraciones del servidor, crear índices o aplicar consejos sin diagnosticar el problema real no es optimización, es azar.

SQL Server no premia las soluciones automáticas. Premia el análisis. Y la diferencia entre un DBA que arregla cosas y otro que las rompe está en hacerse siempre esa pregunta incómoda antes de tocar nada: ¿cuál es el problema que quiero resolver?

Si no sabes que tienes un problema y no lo mides antes, no tienes forma de saber si tu cambio fue mejora o desastre. Y en bases de datos, la duda casi siempre juega en tu contra.

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Novedades sobre el libro

Después de meses de trabajo, revisiones y mucha paciencia, puedo compartir tres novedades clave del libro SQL Server: La NO guía práctica de optimización:

  • El prólogo lo firma Fernando G. Guerrero, pionero en SQL Server y miembro histórico de la comunidad. Además de escribir unas palabras introductorias, ha contribuido en la revisión técnica.

  • Aquí está el índice completo, con los más de 40 capítulos organizados en 7 partes.

  • Y sí: la fecha de lanzamiento ya es oficial. El libro estará disponible a mediados de septiembre. Pronto os diré el día exacto

Índice completo

Parte 1 – Fundamentos del modelo relacional y la arquitectura
Desde la definición de base de datos relacional hasta la estructura física de páginas y archivos. El punto de partida sólido para entender qué hay detrás de cada consulta.

Parte 2 – T-SQL y construcción de consultas eficientes
SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE como base, y a partir de ahí subconsultas, CTEs, funciones de ventana, vistas, procedimientos y ejecución de consultas. Todo lo que necesitas para escribir SQL que funcione en producción.

Parte 3 – Transacciones, concurrencia y aislamiento
Propiedades ACID, niveles de aislamiento, bloqueos, deadlocks y el nuevo modelo de bloqueos optimizados. Una sección clave para quien de verdad administre entornos críticos.

Parte 4 – Internals, configuración y mantenimiento
TempDB, almacenamiento, memoria, CPU, cardinalidad, parametrización, índices, estadísticas y particionado. La cocina interna del motor y cómo configurarlo sin hipotecar el rendimiento.

Parte 5 – Backup, recuperación y disponibilidad
Modelos de recuperación, estrategias de backup, restore, Log Shipping, Database Mirroring y Availability Groups. Todo lo que sostiene la continuidad de un entorno SQL Server serio.

Parte 6 – Seguridad y control de acceso
Principales, usuarios, roles, permisos y técnicas avanzadas de seguridad. Desde lo básico hasta RLS, cifrado y enmascaramiento de datos.

Parte 7 – Control, monitorización y diagnóstico
Herramientas internas y externas: Resource Governor, Activity Monitor, DMVs, Profiler, Extended Events, Query Store y PerfMon. Para que no solo administres, sino que entiendas qué ocurre bajo el capó.

Con este índice ya podéis ver que no es un manual de recetas rápidas, sino una guía estructurada de principio a fin para profesionales de SQL Server.

El lanzamiento será a mediados de septiembre y os avisaré en cuanto esté disponible en Amazon.

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¿Cuál es el coste de no optimizar SQL?

La mayoría de las empresas que trabajan con SQL Server no tienen ni la más remota idea de lo que les cuesta no optimizar sus consultas. Y no, no hablo de la típica pérdida de rendimiento que molesta al usuario de vez en cuando. Hablo de dinero. Del que se escapa cada mes por la rendija del servidor porque nadie se molestó en revisar ese SELECT con JOIN cruzado que parece escrito por un algoritmo con ganas de venganza.

Pero vamos por partes. Porque el drama tiene capítulos, y todos salen caros.

Hardware: más coste para hacer lo mismo (o menos)

Cuando una consulta no está optimizada, lo primero que pide el sistema es más CPU. Más RAM. Más disco. Y como somos humanos, y a veces un poco vagos, el primer impulso es escalar verticalmente: poner más hierro. Total, si ya funciona mal, con más recursos irá mejor, ¿no?

Pues sí. Durante un rato. Luego viene otra consulta igual de mala y vuelta a empezar. El patrón es de sobra conocido: base de datos lenta, compras hardware, mejora temporal, vuelve la lentitud, compras más hardware… y cuando te das cuenta, estás alimentando un monstruo que vive de cores, GB y licencias.

Y aquí entra la broma que siempre duele: SQL Server se licencia por core. Así que cada vez que decides “arreglar” un problema de rendimiento añadiendo CPU, estás aceptando voluntariamente pagar más en licencias, que no son baratas. Es como combatir la sed bebiendo agua salada: parece que ayuda, pero en realidad te estás hundiendo más.

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El coste real en la nube: «elástico», sí, pero hacia arriba

Muchos creen que al migrar a la nube el problema desaparece. Que Azure SQL, AWS RDS o cualquier plataforma PaaS mágica va a solucionar lo que tu SELECT * no quiso arreglar. Y no, no es así.

En la nube todo se factura. Cada milisegundo de CPU, cada MB de RAM, cada GB de almacenamiento y cada IO de disco. Una consulta ineficiente en Azure no solo es lenta: es cara. Muy cara. Porque, a diferencia de tu servidor físico en el CPD, aquí no tienes un coste hundido. Aquí cada operación se convierte en un apunte contable. Y si te pasas, la factura no perdona.

He visto clientes triplicar su consumo mensual de Azure SQL sin añadir ni un solo usuario más. ¿La causa? Un informe mal diseñado, una vista que arrastra medio millón de registros y un desarrollador con más entusiasmo que criterio.

Una historia real de coste en azure

Y luego están los casos como este. Años atrás, un cliente me llamó porque su Azure SQL Managed Instance con 8 cores (unos 1.355€ al mes) tenía la CPU por encima del 90% casi todo el día, con picos constantes al 100% que parecían avisos de incendio. Lo más grave no era eso, sino que ya habían asumido que la única salida era duplicar recursos y pasar a 16 cores, lo que dispararía la factura a 2.700€/mes. Antes de firmar el salto, decidieron llamarme. Por suerte.

Lo que me encontré era un festival del despropósito. Ni un solo índice clustered, todos los índices nonclustered eran de una sola columna y, por supuesto, sin INCLUDE. Mirando el uso, el 95% de esos índices no se usaban. Y claro, la DMV de índices faltantes parecía la lista de tareas de un becario sin supervisión: infinita, desordenada y sin lógica.

Con un par de días de trabajo serio (revisión de patrones de consulta y una política de indexación con sentido común) no solo evitamos el escalado, sino que redujimos la instancia a 4 cores. El resultado fue sorprendente, CPU estable al 30% incluso en horas pico. Lo que se dice, respirar. Pero además, más de 25.000€ al año de ahorro respecto a la solución que estaban a punto de contratar.

El coste del “Pero si se lanza una vez al año…”

Ya que me he puesto en plan cuentacuentos, déjame contarte otra de esas anécdotas que se graban a fuego.

Un día me encontré con un informe, hecho en Tableau (pero eso es lo de menos), que lanzaban una vez al año y que tardaba en completarse… 22 horas. Bueno, yo lo pillé cuando llevaba 22 horas de ejecución en el SQL Server de producción, a saber cuánto más le quedaba. Cuando lo comenté, me dijeron que no pasaba nada, que solo se lanzaba una vez al año y que solían dejarlo corriendo de un día para otro, como quien pone la olla lenta con garbanzos.

Pero yo lo vi claro. La consulta tenía 47 subconsultas en el SELECT. Si, si, CUARENTA Y SIETE. No índices raros, no estructuras marcianas, solo una estructura de consulta absurda.

¿El cambio? Reescribir con LEFT JOIN bien definidos en lugar de esas subconsultas incrustadas. Nada más. Bueno si, una subconsulta que se repetía bastantes veces muy parecida se persistió como temporal al inicio del proceso. De esa manera los datos se leian y filtraban de una tabla grande una sola vez y se quedaban en una tabla pequeña para consultar el resto de las veces. Pero nada más, ni cambiar índices, ni tocar el esquema. Vamos, sin reformar la casa. ¿El resultado? Menos de 20 milisegundos.

Y esto amigos, esto no es una mejora. Eso es pasar de enviar la consulta en burro a ponerle un cohete. Y no exagero.

Porque no todo el coste es culpa del desarrollador

No vamos a demonizar. Todos hemos escrito consultas que después nos dieron vergüenza ajena. Y sí, hay veces que las prisas, las entregas y los deadlines te llevan a empalmar un par de subconsultas “de emergencia” con un UNION sin ALL y a mirar para otro lado.

Pero eso no justifica dejar ese código en producción durante años como si fuera parte del mobiliario. Porque esa consulta, aunque solo se ejecute una vez al día, puede ser la responsable de saturar el servidor, disparar el DTU en Azure o arrastrar a otras aplicaciones con ella.

Aquí entra en juego lo que me gusta llamar “el coste invisible de la desidia técnica”. No se ve, no se presupuesta, pero se paga igual. En horas de soporte, en tiempo perdido, en usuarios frustrados, en reputación quemada.

De 10 minutos a 2 milisegundos (sin efectos especiales)

Otra historia real, por si alguien aún cree que exagero.

Me llama un cliente porque un proceso tarda más de 10 minutos. Revisamos el plan de ejecución y canta como un tenor: falta un índice. Literalmente lo está pidiendo a gritos. Un Clustered Index Scan sobre una tabla de 10 millones de registros con 5 campos varchar(max).

Creamos un índice sencillo sobre los dos campos que busca… y bajamos a 20 segundos. Bien, ¿no?

Pero no me conformé. Me di cuenta de que esos campos varchar(max) apenas se usaban y propuse moverlos a otra tabla. Un cambio mínimo de esquema, sin traumas. El resultado: la consulta se resuelve ahora en 2 milisegundos.

Sí, de más de diez minutos a dos milisegundos. Sin comprar licencias, sin añadir cores, sin tirar la casa por la ventana. Solo sentido común.

Consultas eficientes, bases de datos rentables

Optimizar una consulta no es hacer magia negra ni sacrificar cabras sobre el plan de ejecución. Es técnica, análisis y experiencia. A veces basta con añadir un índice. O con quitar un SELECT * y poner solo las columnas que necesitas. O con evitar ese cursor que llevas arrastrando desde hace 10 años como si fuera un trauma sin resolver.

Una consulta optimizada no sólo corre más rápido. Consume menos CPU. Bloquea menos. Permite que más usuarios trabajen al mismo tiempo. Y, lo más importante, reduce directamente tu coste de infraestructura y licenciamiento.

No es filosofía, son matemáticas puras, si una consulta tarda 500 ms y logra pasar a 50 ms, puedes hacer 10 veces más operaciones con los mismos recursos. ¿Te imaginas que tu equipo hiciera 10 veces más tareas al mismo sueldo? Eso es lo que hace una base de datos bien afinada.

El coste del «si funciona, no lo toques»

Una de las excusas más repetidas cuando se habla de optimizar es: “Pero si ya funciona, ¿para qué meternos ahí?” Pues por eso mismo. Porque ahora va, pero mal. Y cada día que pasa, cada usuario que se conecta, cada nuevo informe que se genera, lo hace un poco peor.

La deuda técnica no caduca. Se acumula. Y cuando salta, no lo hace con un error bonito y fácil de arreglar. Lo hace con un rendimiento desastroso en el peor momento: justo antes del cierre contable, durante el Black Friday o cuando el CEO quiere ver “cómo va todo” desde Power BI (todo casos reales).

Si optimizar parece caro, espera a ver cuánto cuesta no hacerlo.

Formación, experiencia y algo de mala leche

Sí, optimizar lleva tiempo. Requiere saber leer planes de ejecución, entender estadísticas, conocer cómo SQL Server decide qué estrategia usar y cuándo. Pero también requiere actitud. Ganas de escarbar. De no conformarse con que funcione “más o menos”.

Y eso, lamentablemente, no lo da ningún botón mágico ni el asistente del Management Studio. Hay que aprenderlo. O contratar a alguien que lo sepa.

Aquí es donde entra mi parte, claro. No solo como autor de este blog, sino también como consultor. Llevo más de 12 años viendo barbaridades que harían llorar al optimizador de consultas. Y ayudando a equipos a entender por qué sus bases de datos son lentas, y cómo hacer que dejen de serlo sin hipotecar la nube ni sacrificar fines de semana enteros en tareas de mantenimiento que no deberían existir.

Y sí, estoy escribiendo un libro

Mi libro se va a llamar “SQL SERVER: La NO guía práctica de optimización”. Y no será el típico tocho con recetas milagrosas genéricas que nadie es capaz de aplicar en producción. Será un manual honesto, directo y realista. Uno que explica cómo optimizar sin morir en el intento, desde la base y comprendiendo el funcionamiento interno del motor de base de datos. Porque ya tenemos demasiadas presentaciones bonitas que no dicen nada.

Y sí, también haré formación. Y talleres. Y sesiones donde, si hace falta, nos peleamos con los planes de ejecución hasta que canten. Porque se puede. Porque debe hacerse. Y porque seguir pagando licencias por no optimizar… simplemente no tiene sentido.

¿Quieres dejar de pagar por no saber? Hablemos.

Si después de leer esto has pensado en esa consulta que lleva años sin tocar, en ese informe que tarda 12 minutos, o en ese servidor que cada semana pide más cores como si fueran cromos… ya sabes lo que hay.

Puedes seguir ignorándolo, puedes aprender cómo optimizar SQL Server o puedes llamarme y lo miramos juntos.

Tu factura lo va a notar.

Publicado por Roberto Carrancio en Cloud, Rendimiento, SQL Server, 0 comentarios

Page Split: el invitado indeseado en SQL Server

Hay conceptos en SQL Server que son como ese compañero de trabajo que nadie ha invitado a la reunión pero que aparece, opina y encima se queda a tomar café. Los Page Split son ese compañero. Y lo peor de todo es que, en muchos casos, somos nosotros los que, sin querer, les abrimos la puerta. En este artículo vamos a diseccionar qué son, por qué ocurren, cómo detectarlos y, sobre todo, cómo podemos hacerles la vida difícil para que molesten lo menos posible.

Qué demonios es un Page Split

Cuando hablamos de Page Split en SQL Server nos referimos a un fenómeno que ocurre cuando el motor de base de datos necesita insertar un registro en una página de datos (o de índice) que ya está llena. Como SQL Server trabaja con páginas de 8 KB (sí, esa unidad tan entrañable que nos acompaña desde hace décadas), llega un momento en el que no hay espacio para ese nuevo registro. Entonces, el motor se ve obligado a dividir la página en dos: mueve aproximadamente la mitad de las filas a una nueva página y deja espacio en la original para la nueva inserción. Esto es el famoso Page Split.

Hasta aquí podría parecer un mecanismo inteligente y útil. Y lo es, en teoría. El problema es el impacto que tiene: incremento del número de páginas (y por tanto del tamaño del índice), fragmentación lógica, más operaciones de I/O, y un rendimiento que empieza a cojear como un servidor sin mantenimiento en una década.

Cuándo y por qué ocurre el Page Split

La causa principal de un Page Split es el uso de claves que no son secuenciales en índices clustered o nonclustered. Insertar valores intermedios en el orden lógico del índice fuerza al motor a abrir hueco donde no lo hay. Por ejemplo, si tenemos un índice clustered sobre un campo Nombre y estamos insertando valores aleatorios, SQL Server tendrá que hacer malabarismos para mantener el orden lógico.

Claro, alguno podría pensar: “Esto con un índice clustered en una clave IDENTITY no pasa”. Efectivamente, las claves secuenciales como IDENTITY, NEWSEQUENTIALID() o datetime en inserciones crecientes suelen evitar la mayoría de los Page Split. Pero ojo: incluso con claves secuenciales, si empezamos a hacer updates que ensanchan las filas más de lo que la página puede aguantar, también podemos provocar splits. Porque sí, los Page Split no son sólo cosa de INSERT, también los UPDATE pueden invitar al desastre si agrandan las filas.

Cómo afectan al rendimiento (y al ánimo del DBA)

Los Page Split producen fragmentación interna y externa. Interna porque dejan huecos en las páginas; externa porque el orden lógico del índice ya no se corresponde con el orden físico. Esto se traduce en más lecturas para recuperar los datos, más uso del log de transacciones y, en general, más I/O. Y todos sabemos que el disco es, casi siempre, el cuello de botella por donde mueren los sueños de un servidor bien optimizado.

Por si fuera poco, cada Page Split genera actividad en el log de transacciones: hay que registrar la creación de la nueva página, el movimiento de filas y la actualización de punteros. Si tenemos una base de datos en modo FULL, el crecimiento del log puede ser un espectáculo digno de verse (si uno disfruta con los desastres).

Cómo detectar Page Split

Como sabes, lo que no se mide no se puede optimizar, lo bueno es que detectar los Page Split no es complicado si sabemos dónde mirar. Un sitio clásico es el contador de rendimiento SQLServer:Access Methods – Page Splits/sec. Si ese contador empieza a dar cifras escandalosas, es momento de investigar.

Otra opción es recurrir a las DMV. La vista sys.dm_db_index_physical_stats nos permitirá ver el grado de fragmentación de los índices. Un índice muy fragmentado suele ser un buen candidato a tener Page Split en su historial reciente. Y si queremos verlos en tiempo real, un Extended Event como page_split o sqlserver.page_split, según versión, nos dará información jugosa sobre cuándo y dónde están ocurriendo.

Sí, podemos hacerlo también con Profiler, pero sinceramente, a estas alturas quien siga usando Profiler en producción para esto se merece un Page Split en su jornada laboral.

Cómo prevenir los Page Split

Es mejor prevenir que curar, siempre. La primera y más efectiva estrategia es diseñar bien las claves de los índices. Un índice clustered sobre un campo secuencial es nuestro mejor amigo. Esto evita la mayor parte de los Page Split derivados de inserciones.

Otra técnica clásica es jugar con el FILLFACTOR. Cuando creamos o reconstruimos un índice podemos indicar un valor de Fillfactor que deje un porcentaje de espacio libre en las páginas (por ejemplo, un 90% en vez del 100% por defecto). Esto da margen a que nuevas inserciones se acomoden sin provocar un split inmediato. Claro, no es gratis: el índice ocupará más espacio y necesitaremos más memoria y más I/O. Pero al menos los splits no nos atacarán a traición.

Eso sí, cuidado con el Fillfactor. Poner un Fillfactor bajo indiscriminadamente es como invitar al primo gorron a casa: puede aliviar al principio pero al final nos pasa factura. Hay que medir, probar y ajustar.

Y no olvidemos las operaciones de mantenimiento: reconstruir o reorganizar los índices periódicamente ayuda a reducir la fragmentación causada por los Page Split. Aquí no vamos a descubrir nada nuevo, pero sí recordar lo evidente: el mantenimiento es como lavarse los dientes; si no lo haces, el problema llegará y será feo.

Casos reales y conclusiones claras

En entornos OLTP con claves no secuenciales he llegado a ver índices con más del 70% de fragmentación en menos de una hora de actividad. La consecuencia era un aumento de I/O y un rendimiento que hacía llorar al más curtido. ¿La solución? Cambio de diseño de clave, ajuste del Fillfactor y un plan de mantenimiento digno.

En entornos con cargas masivas de datos desordenados, lo ideal es insertar en tablas heap (sin clustered) y luego aplicar el índice clustered al finalizar, o bien usar particiones y cargas ordenadas. Porque sí, hay vida más allá de pelearse con Page Split en cada carga.

En definitiva, los Page Split son inevitables en determinados escenarios, pero podemos hacer mucho para mantenerlos a raya. El diseño de los índices, el Fillfactor y un mantenimiento adecuado son nuestras principales armas. Y no, el truco no está en hacer rebuilds cada noche a lo loco; está en entender el porqué y el cuándo, y actuar con cabeza.

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Publicado por Roberto Carrancio en Cloud, Rendimiento, SQL Server, 0 comentarios