Rendimiento

El libro de SQL Server que estabas esperando

Después de más de una década trabajando con SQL Server y ahora compartiendo contenido en SoyDBA, estoy escribiendo un libro pensado para profesionales que quieren ir más allá de la documentación oficial. Un libro técnico y muy didáctico.

Más de 40 capítulos en 7 partes, desde los fundamentos del modelo relacional hasta las herramientas de diagnóstico más avanzadas. Un recorrido completo, pensado para DBAs, analistas y desarrolladores que quieren entender cómo funciona SQL Server de verdad.

Portada Libro

El prólogo lo firma Fernando G. Guerrero, pionero y referente en nuestra comunidad. La contraportada, Juanjo Luna, MVP de Access y más apasionado de SQL de lo que quiere reconocer. Os dejo aquí el texto de la contraportada:

Si quieres conseguirlo corre a Amazón.

El libro está disponible en Amazon en formato papel y Kindle en todo el mundo.

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

Backups en SQL Server Always On y novedades en SQL Server 2025

Llevamos años con Always On sobre la mesa, vendiéndolo como la solución de alta disponibilidad y recuperación ante desastres por excelencia en entornos SQL Server. Cuando alguien monta un Availability Group por primera vez, suele pensar que ya tiene resuelta la alta disponibilidad, la recuperación ante desastres, los backups, el estrés y la hipoteca. Y no es mentira, pero tampoco es magia. Quienes lo gestionamos sabemos que montar un AG (Availability Group) es fácil en demos, pero bastante más delicado en producción. Always On resuelve cosas, sí, pero también introduce otras que hay que entender, especialmente cuando hablamos de estrategias de backup.

Y es que, hasta ahora, hacer backups en réplicas secundarias era poco más que un “parche”. Con SQL Server 2025, Microsoft ha introducido una mejora que, aunque llega tarde, se agradece: la posibilidad de hacer backups completos, diferenciales y de logs directamente sobre una réplica secundaria. Vamos a ver qué cambia exactamente y cómo podemos (por fin) diseñar estrategias de backup decentes en entornos Always On.

¿Dónde se hacen los backups en un Availability Group?

Empecemos con lo básico, que no es tan obvio como parece. En un AG, todas las réplicas tienen una copia de la base de datos, pero no todas son iguales ni sirven para todo. A la hora de hacer backups, SQL Server nos permite controlar el comportamiento a través de dos configuraciones clave:

AUTOMATED_BACKUP_PREFERENCE: una propiedad del Availability Group que indica en qué réplica se deben lanzar los backups automáticos (es decir, los lanzados mediante SQL Server Agent, Maintenance Plans, etc.). Esta propiedad puede tomar los valores:

  • PRIMARY: sólo se hacen backups en la réplica primaria.
  • SECONDARY_ONLY: sólo se hacen en las réplicas secundarias.
  • SECONDARY: se prefiere una secundaria, pero se usa la primaria si no hay otra disponible.
  • NONE: no hay preferencia definida, el agente decide.

BACKUP_PRIORITY: una propiedad individual de cada réplica que define su peso relativo a la hora de ser elegida para realizar los backups, si hay varias candidatas disponibles según la preferencia anterior.

Con estas dos configuraciones combinadas, SQL Server decide en qué réplica ejecutar los backups cuando se utilizan herramientas automatizadas. Pero ojo: si ejecutas el backup manualmente (T-SQL, PowerShell, etc.), se lanza en la réplica donde estés conectado. Lo de la preferencia solo aplica en los automatismos.

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Tipos de backups permitidos hasta SQL Server 2022

Ahora bien, no todos los tipos de backup están permitidos en todas las réplicas. Hasta SQL Server 2022 (incluido), las reglas eran bastante limitantes.

Los backups completos (FULL) sólo están permitidos en la réplica primaria, salvo que sean COPY_ONLY, en cuyo caso sí se pueden hacer en réplicas secundarias. Los backups diferenciales (DIFFERENTIAL) tienen el mismo “problema”, únicamente se pueden hacer en la primaria. Por el contrario, los backups de log (TRANSACTION LOG) si se pueden hacer en cualquier réplica (primaria o secundaria), siempre que esté en estado sincronizado o aceptable. Y son válidos como parte de la cadena de recuperación.

En resumen, solo los logs son realmente “migrables” a réplicas secundarias de forma productiva. El resto, si no es COPY_ONLY, requiere pasar por la primaria. Y como ya sabemos, los COPY_ONLY no afectan a la cadena de backups, por lo que no sirven como parte del plan de recuperación principal.

Este escenario genera el clásico problema, la carga de los backups importantes (full y diff) sigue recayendo en la réplica primaria, justo la que está ejecutando cargas de producción críticas. Y claro, luego vienen los lloros por I/O, CPU y ventanas de mantenimiento.

¿Qué cambiará en los backups de AG con SQL Server 2025?

Aquí llega la buena noticia. A partir de SQL Server 2025 (en preview), Microsoft amplía por fin el soporte de backups en réplicas secundarias. Y esta vez de verdad: Ya se podrán hacer backups FULL, DIFFERENTIAL y LOG en réplicas secundarias. Y no en modo COPY_ONLY, sino como parte activa de la cadena de recuperación.

Esto significa que podremos rediseñar completamente nuestra estrategia de backups en entornos Always On. Por ejemplo, podremos mover el backup completo diario a una secundaria, programar los diferenciales en otra y dejar los logs en una tercera. Todo sin tocar la primaria.

Y lo mejor es que no habrá que cambiar nada en la configuración actual del AG. Si ya tenemos configurado AUTOMATED_BACKUP_PREFERENCE = SECONDARY_ONLY y hemos definido prioridades con BACKUP_PRIORITY, esas mismas reglas se aplicarán también a full y diferenciales. Lo único que cambia es lo que SQL Server permitirá hacer técnicamente en cada réplica.

Cómo configurarlo (y cómo comprobarlo)

La configuración es la misma de siempre, para ver el valor actual de la preferencia de backups del AG podemos usar:

Para ver la prioridad de backup por réplica:

Y, si necesitas modificar la preferencia:

Y podrás seguir usando la vista sys.dm_hadr_backup_is_preferred_replica para determinar en tiempo real cuál es la réplica preferida según la configuración actual. Ideal para integrarlo en scripts de backup personalizados.

Consideraciones importantes y limitaciones

Como todo cambio de este tipo, hay que tener claro qué implica antes de correr a modificar tus scripts. La réplica secundaria debe estar sincronizada y en estado ONLINE. No sirve una réplica desactualizada o en SUSPENDED. Por supuesto, el backup de log seguirá necesitando una cadena coherente. Como hasta ahora, puedes hacer logs desde réplicas secundarias, pero asegúrate de que tu estrategia de restauración tiene en cuenta su procedencia.

El restaurado no cambiará, si haces un FULL en una secundaria, un DIFF en otra y LOGs en una tercera, tendrás que restaurarlos todos en orden, desde sus respectivas ubicaciones. Esto requiere un buen control del sistema de almacenamiento y del catálogo de backups.

Por último, el rendimiento de las réplicas secundarias importa. No pienses que es buena idea mandar todos los backups a una secundaria con discos lentos y CPU de museo. Es posible, sí. Recomendable, no.

¿Cómo adaptar tu estrategia de backups?

Con esta mejora, por fin podremos plantear una estrategia de backups moderna para Always On, que de verdad aproveche la arquitectura del AG. Algunas ideas:

  • Mueve los FULL y DIFF a réplicas secundarias bien dimensionadas.
  • Mantén los LOGs distribuidos según disponibilidad, pero con control estricto del histórico.
  • Diseña tus planes de mantenimiento con tolerancia a failover: si una réplica cae, otra puede asumir su rol.

Eso sí, no pierdas de vista que toda esta flexibilidad requiere más disciplina. El seguimiento de los backups, la monitorización y la política de retención deben estar muy claros. Porque ahora no hay excusas: puedes repartir la carga, pero también puedes complicarte la vida si no lo haces bien.

Conclusión

SQL Server 2025 traerá una mejora largamente esperada. Por fin podremos hacer backups completos y diferenciales en réplicas secundarias, de forma nativa y como parte del plan de recuperación. No es un parche ni una opción limitada, es un cambio real en cómo el motor entiende las responsabilidades de cada réplica.

Y si aún haces todos los backups desde la primaria, empieza a preguntarte por qué. Porque a partir de ahora, no es que se vaya a poder evitar: es que deberías.

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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

El mito de los atajos en bases de datos: por qué no hay recetas mágicas

Pocas cosas me generan más frustración que una presentación titulada “10 trucos infalibles para optimizar tu base de datos en 5 minutos”. No porque no quiera rendimiento (lo quiero, y mucho, como todos), sino porque llevo demasiado tiempo en esto como para creer que la administración de bases de datos funciona a base de fórmulas mágicas o guías milagrosas. Cada entorno tiene sus peculiaridades, sus desastres heredados y sus decisiones cuestionables. Pretender que una receta genérica resuelva un problema específico es como recetar paracetamol para un clúster caído. Puede calmar al usuario, pero no soluciona nada.

Atajos en bases de datos que suenan bien pero no funcionan

He visto más veces de las que me gustaría cómo ciertas “técnicas exprés” se convierten en dogmas. Muchas veces aparecen en foros, otras en conversaciones de pasillo, y a veces incluso las incluye algún artículo con demasiadas estrellitas y poca base técnica. Algunas de estas ocurrencias incluso se disfrazan de buenas prácticas, cuando en realidad son puro maquillaje técnico.

Uno de los clásicos eternos es el de desactivar todos los índices antes de una carga masiva. Suena lógico: menos índices, menos mantenimiento durante la inserción. Y puede tener sentido, pero solo si sabemos lo que estamos haciendo. ¿Qué tipo de índices hay? ¿Son realmente necesarios? ¿Cuál es el coste de reconstruirlos después? Porque de nada sirve ahorrar cinco minutos en la carga si luego pasamos tres horas rehaciendo estructuras en plena ventana de mantenimiento (o peor, fuera de ella).

Otro habitual es el uso de hints a ciegas, como si un INNER HASH JOIN fuera una especie de hechizo arcano que mágicamente convierte cualquier consulta en un rayo de luz. El problema, claro, es que el optimizador tiene más información de la que solemos tener nosotros en tiempo de ejecución. Forzar un plan sin pruebas, sin medir, sin entender por qué el motor decide lo que decide, es jugar a ser adivino con el presupuesto de IOPS de otro.

Y por supuesto, no podía faltar el legendario DBCC SHRINKDATABASE, convertido en herramienta habitual de “mantenimiento” por muchos que aún no se han parado a medir sus consecuencias reales. Fragmentación masiva, crecimiento inmediato posterior, tiempos de espera, y un uso de recursos que no compensa ni en entornos de desarrollo, mucho menos en producción. Apretar y soltar el disco como si fuera un globo no libera espacio: solo complica las cosas.

También me topo, de tanto en tanto, con scripts “mágicos” que prometen optimizar todas las consultas de una base de datos con un solo clic. El solo hecho de que alguien los haya escrito ya es preocupante, pero lo que me quita el sueño es que otros los ejecuten sin pararse a pensar. Optimizar no es lanzar un script genérico; es entender, medir, corregir y validar. Todo lo demás es ruido.

La influencia de las redes sociales y los vídeos cortos

En los últimos años, hemos visto cómo el contenido técnico (especialmente en campos con más tracción como ciberseguridad, desarrollo web o administración de sistemas) ha sido invadido por lo que yo llamo la cultura del vídeo de 30 segundos. Esos fragmentos de sabiduría empaquetada en un reel, un TikTok o un hilo de X (antes Twitter, cuando la gente aún sabía debatir sin stickers), donde se vende una técnica como si fuera una revelación divina.

Y aunque parecía que nuestro sector de las bases de datos estaba a salvo de esa superficialidad, cada vez veo más vídeos y publicaciones que sugieren cosas como “optimiza tu SQL Server con este comando”, “el índice que no conocías y te cambiará la vida”, o directamente “el script definitivo para tunear tu instancia”. La cruda realidad es que si usas un script definitivo sin saber qué hace, probablemente estés abriendo un ticket para mí en dos semanas.

¿Que hay gente compartiendo contenido útil? Por supuesto. Pero también hay mucho perfil que ha aprendido a posicionarse en el algoritmo antes que en el execution plan. Lo importante ya no es si lo que dicen tiene sentido, sino si entra bien en vertical, con una música pegadiza de fondo y subtítulos en negrita.

No tengo nada en contra del formato ágil, yo también consumo contenido rápido, pero sí tengo todo en contra de presentar trucos sin contexto, sin advertencias, y sin reconocer que la base de datos no es un entorno de juguete. Es producción. Y producción no se toca a base de “5 tips en 30 segundos”.

El problema no es solo la desinformación. Es que, al repetirse tanto, estos “atajos mágicos” terminan calando. Y entonces llegan al entorno del cliente, del compañero, o al nuestro, envueltos en frases como “vi a un experto decir que esto mejora el rendimiento” o “lo probé en local y funcionó”. El día que alguien monte un clúster con instrucciones de un TikTok, no quiero estar cerca.

La importancia de entender los fundamentos de SQL Server

Lo que realmente marca la diferencia no son los trucos, sino entender qué está pasando dentro del motor. Cuando dejamos de repetir recetas y empezamos a estudiar el comportamiento real de SQL Server, la administración deja de ser un ejercicio de fe y se convierte en una disciplina técnica seria.

Por ejemplo, saber que SQL Server trabaja internamente con páginas de 8 KB nos hace pensar mejor en los tipos de datos, la compresión, la fragmentación y el diseño de índices. Si no entendemos eso, cualquier optimización será como mover las sillas en el Titanic mientras se hunde, entretenido, pero inútil.

También aprendemos cómo funciona el optimizador de consultas, qué espera encontrar, cómo interpreta las estadísticas, y por qué a veces se equivoca. La cardinalidad, ese concepto que a muchos les suena a magia negra, resulta ser clave para entender por qué una consulta se convierte en un escaneo de tabla de millones de filas o en un plan eficiente con pocos milisegundos de CPU.

Y sí, los bloqueos no son enemigos a eliminar. Son síntomas, advertencias, mecanismos de protección. Una transacción larga puede ser más dañina que cien bloqueos bien gestionados. Aprender a leer deadlock graphs, entender niveles de aislamiento y diseñar correctamente el acceso concurrente es mucho más útil que cualquier script que prometa “evitar bloqueos automáticamente”.

Tampoco podemos olvidarnos de las estadísticas. Ejecutar UPDATE STATISTICS porque lo leímos en una lista de tareas semanales es mejor que nada, pero muy lejos de una estrategia de mantenimiento inteligente. Entender cuándo se actualizan, cómo afectan a los planes de ejecución y qué impacto tienen en entornos con muchas escrituras es parte del trabajo que no puede automatizarse con un clic.

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Conocimiento frente a atajos: la diferencia entre arreglar y entender

Aquí es donde la cosa se pone seria. Porque cualquiera puede buscar un error en Google, copiar el primer bloque de código que encuentra y cruzar los dedos. Pero entender el origen del problema, anticipar sus consecuencias y aplicar una solución sostenible y perdurable requiere tiempo, conocimiento y experiencia. Y eso no se compra ni se descarga.

Cuando tengo que elegir entre arreglar algo deprisa o entender por qué está roto, prefiero lo segundo. Porque arreglar sin comprender es pan para hoy y desastre para mañana. Ya nos conocemos ese guion: parche rápido, alivio temporal, y dentro de una semana… el mismo problema, pero más grande.

Los atajos, en general, no resuelven nada. Solo tapan síntomas. Como esa costumbre de algunos de hacer REBUILD INDEX sin mirar estadísticas de fragmentación, sin diferenciar índices columnstore y sin medir el impacto real en el rendimiento. Más mantenimiento no siempre es mejor mantenimiento. A veces es solo ruido.

Conclusión

Si algo tengo claro después de más de una década en esto es que los milagros no existen en administración de bases de datos. Hay herramientas útiles, sí. Hay buenas prácticas, también. Pero no hay soluciones universales. Y cada vez que alguien actúa como si las hubiera, lo único que consigue es complicar aún más el trabajo de quienes venimos detrás a recoger los pedazos.

SQL Server no premia al que improvisa, sino al que entiende. No necesitamos más scripts mágicos, necesitamos más análisis, más diagnóstico, más contexto. Y sobre todo, más respeto por el conocimiento técnico. Porque al final, el rendimiento real no llega por hacer más clics, sino por hacer las preguntas correctas y saber interpretar las respuestas.

Así que, si alguien te promete un truco definitivo para que tu base de datos vuele, recuerda: también hay quien promete que los cursores funcionan bien. No les creas.

Si tenéis alguna duda o sugerencia, podéis dejarla en Twitter, por mail o dejarnos un mensaje en los comentarios. Y recuerda que también tenemos un grupo de LinkedIn y un canal de YouTube a los que te puede unir. ¡Hasta la próxima!

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