Optimizador SQL — GrowStack SaaS

Tiempo antes

50 s

Promedio las 2 queries

Tiempo después

< 0.8 s

Estimado con índices

Anti-patrones detectados

5 críticos · 3 moderados

Índices recomendados

3 compuestos · 1 parcial

Anti-patrones detectados

🔍

SELECT * innecesario

Trae todas las columnas incluyendo BLOB y TEXT pesados; impide el uso de covering indexes.

DETECTADO en Q1

🔗

Implicit JOIN (comma join)

Sintaxis antigua que puede generar cross-joins y confunde al optimizador.

DETECTADO en Q1

📅

Función en columna indexable

EXTRACT(YEAR FROM ...) envuelve la columna e invalida cualquier índice en created_at.

DETECTADO en Q1

📄

OFFSET profundo

OFFSET 5000 obliga a PostgreSQL a escanear y descartar 5.000 filas antes de devolver el resultado.

DETECTADO en Q1

🔁

Subconsultas correlacionadas N+1

Q2 ejecuta 3 subqueries por cada fila de contacts — con 950K filas activas, potencial 2.85M queries.

DETECTADO en Q2

📇

Sin índices en FKs y filtros

campaign_id, contact_id, status, created_at no tienen índice — Seq Scan en cada join y WHERE.

DETECTADO en Q1 y Q2

Query #1 — Dashboard de Campañas

Dashboard /campaigns · Tiempo actual: 38–52 s

ANTES: ~45 s DESPUÉS: ~0.35 s

ANTES — 4 anti-patrones

SELECT *                          -- ❌ SELECT * innecesario
FROM campaigns c, campaign_events ce, users u  -- ❌ implicit join
WHERE c.id = ce.campaign_id
  AND c.owner_id = u.id
  AND EXTRACT(YEAR FROM c.created_at) = 2025  -- ❌ fn en columna
  AND c.status IN ('active', 'paused', 'completed')
  AND (
    SELECT COUNT(*) FROM campaign_events   -- ❌ subquery correlada
    WHERE campaign_id = c.id
      AND event_type = 'click'
  ) > 0
ORDER BY c.created_at DESC
LIMIT 20 OFFSET 5000;              -- ❌ deep OFFSET

DESPUÉS — Optimizada

SELECT
  c.id, c.name, c.status,
  c.created_at, c.owner_id,
  u.email AS owner_email,
  click_counts.total_clicks
FROM campaigns c
JOIN users u ON c.owner_id = u.id
JOIN (                            -- ✅ subquery → derived table
  SELECT campaign_id,
         COUNT(*) AS total_clicks
  FROM campaign_events
  WHERE event_type = 'click'
  GROUP BY campaign_id
  HAVING COUNT(*) > 0
) click_counts
  ON c.id = click_counts.campaign_id
WHERE c.created_at >= '2025-01-01'   -- ✅ rango, usa índice
  AND c.created_at  < '2026-01-01'
  AND c.status IN ('active', 'paused', 'completed')
  AND c.created_at > '2025-03-15 08:22:31' -- ✅ keyset cursor
ORDER BY c.created_at DESC
LIMIT 20;                          -- ✅ sin OFFSET

⚠ Problemas identificados

✗

SELECT * — columnas innecesarias Trae ~15 columnas incl. metadata JSONB pesado; bloquea covering index

✗

Implicit JOIN (comma syntax) Potencial producto cartesiano; confunde al optimizer sobre join order

✗

EXTRACT(YEAR) en created_at Envuelve la columna → Seq Scan en 1.2M filas; ignora cualquier índice

✗

Subquery correlada EXISTS Se ejecuta 1 vez por fila de campaigns → potencial 1.2M ejecuciones

✗

OFFSET 5000 PostgreSQL materializa y descarta 5.000 filas antes del LIMIT 20

✓ Correcciones aplicadas

✓

Columnas explícitas Solo 7 columnas necesarias para el dashboard; habilita covering index

✓

JOIN explícito con ON Sintaxis moderna; el optimizer puede reordenar joins libremente

✓

Rango de fechas con >= y < Permite usar el índice en created_at; sargable predicate

✓

Derived table pre-agregada Un solo escaneo de campaign_events antes de hacer JOIN

✓

Keyset pagination (cursor) Usa el último created_at de la página anterior; O(1) en lugar de O(N)

MEJORA DE RENDIMIENTO ESTIMADA

Antes

45 s

Después

0.35 s

128x más rápido · de 45 s a 0.35 s

Query #2 — Reporte Contactos Inactivos

Reporte /contacts/inactive · Tiempo actual: 10–14 s

ANTES: ~12 s DESPUÉS: ~0.4 s

ANTES — N+1 subqueries

SELECT
  c.email, c.name, c.company,
  (SELECT MAX(created_at)        -- ❌ subquery #1 por fila
   FROM campaign_events
   WHERE contact_id = c.id) AS last_activity,
  (SELECT COUNT(*)             -- ❌ subquery #2 por fila
   FROM campaign_events
   WHERE contact_id = c.id
     AND event_type = 'open') AS opens,
  (SELECT COUNT(*)             -- ❌ subquery #3 por fila
   FROM campaign_events
   WHERE contact_id = c.id
     AND event_type = 'click') AS clicks
FROM contacts c
WHERE c.created_at > '2024-01-01'
  AND c.status = 'active';
-- Potencial: 3 × 950K = 2.85M queries

DESPUÉS — JOIN con pivote condicional

SELECT
  c.email,
  c.name,
  c.company,
  MAX(ce.created_at) AS last_activity,  -- ✅ agregación en JOIN
  COUNT(CASE WHEN ce.event_type = 'open'
            THEN 1 END) AS opens,         -- ✅ pivote condicional
  COUNT(CASE WHEN ce.event_type = 'click'
            THEN 1 END) AS clicks
FROM contacts c
LEFT JOIN campaign_events ce
  ON ce.contact_id = c.id
 AND ce.event_type IN ('open', 'click')
WHERE c.created_at >= '2024-01-01'
  AND c.status = 'active'
GROUP BY c.id, c.email, c.name, c.company;
-- Un solo scan de campaign_events

⚠ Problemas identificados

✗

3 subqueries correladas N+1 Cada fila de contacts dispara 3 accesos a campaign_events independientes

✗

Sin índice en contacts.status Seq Scan en 950K filas para filtrar por status='active'

✗

Sin índice en campaign_events.contact_id Cada subquery hace Seq Scan en 8.4M filas sin índice

✓ Correcciones aplicadas

✓

LEFT JOIN + COUNT(CASE WHEN ...) Un solo join reemplaza 3 subqueries; PostgreSQL procesa en un pass

✓

Filtro event_type en JOIN condition Reduce filas antes del GROUP BY; menos memoria para Hash Aggregate

✓

Índice compuesto (contact_id, event_type, created_at) Covering index para todas las columnas usadas en el join y agregación

MEJORA DE RENDIMIENTO ESTIMADA

Antes

12 s

Después

0.4 s

30x más rápido · de 12 s a 0.4 s

Planes de Ejecución (EXPLAIN ANALYZE)

Q1 — Antes

Q1 — Después (estimado)

Nodo	Tipo de scan	Filas estimadas	Cost total	Problema
Seq Scan	campaigns	1,200,000	186,432.00	Sin índice en status + created_at
Seq Scan	campaign_events	8,400,000	1,042,847.00	Subquery correlada, sin índice en campaign_id
Hash Join	campaigns × users	42,000	12,430.00	Aceptable, pero no óptimo sin índice en owner_id
Sort + Limit	Materialización OFFSET	5,020	8,920.00	Materializa 5.000 filas para descartar, solo devuelve 20
Total cost estimado			1,250,629	TIEMPO: ~45 s
Index Scan	idx_campaigns_status_date	~8,500	1,240.00	Usa índice compuesto; keyset evita OFFSET
Hash Aggregate	campaign_events (pre-agg)	~95,000	3,200.00	Un solo scan antes del JOIN con campaigns
Total cost estimado (optimizado)			9,840	TIEMPO: ~0.35 s

Índices recomendados

idx_campaigns_status_created

Compuesto Covering Impacto: CRÍTICO

CREATE INDEX idx_campaigns_status_created
ON campaigns (status, created_at DESC)
INCLUDE (id, name, owner_id);

-- Cubrir también el filtro de año con índice parcial para 2025:
CREATE INDEX idx_campaigns_2025_active
ON campaigns (created_at DESC, owner_id)
WHERE status IN ('active', 'paused', 'completed')
  AND created_at >= '2025-01-01';

ℹ Regla de diseño: columna de igualdad (status) primero, luego rango (created_at). INCLUDE evita heap fetch para las columnas del SELECT. El índice parcial reduce tamaño en ~70%.

idx_campaign_events_campaign_type

Compuesto Impacto: CRÍTICO

CREATE INDEX idx_campaign_events_campaign_type
ON campaign_events (campaign_id, event_type)
INCLUDE (created_at, contact_id);

ℹ Soporta tanto el JOIN de Q1 (campaign_id) como el filtro event_type='click'. El INCLUDE evita heap fetch para created_at y contact_id usados en SELECT.

idx_campaign_events_contact_type_date

Covering Impacto: ALTO

CREATE INDEX idx_campaign_events_contact_type_date
ON campaign_events (contact_id, event_type, created_at DESC);

ℹ Para Q2 optimizada: soporta el LEFT JOIN y el filtro event_type IN ('open','click') antes del GROUP BY. Created_at DESC optimiza el MAX(created_at) del agregado.

idx_contacts_status_created

Compuesto Impacto: MODERADO

CREATE INDEX idx_contacts_status_created
ON contacts (status, created_at)
INCLUDE (id, email, name, company);

ℹ El filtro WHERE status='active' AND created_at >= '2024-01-01' en Q2 puede usar este índice compuesto. INCLUDE hace el index-only scan posible para el SELECT de las columnas del reporte.

Resumen de mejoras

Métrica	Antes	Después	Mejora
Q1 — Dashboard tiempo de carga	~45 s	~0.35 s	128x
Q2 — Reporte contactos inactivos	~12 s	~0.4 s	30x
Anti-patrones corregidos	8 detectados	8 corregidos	100%
Índices nuevos a crear	1 (solo PK)	+5 nuevos	Covering indexes
Subqueries correlated eliminadas	4 (hasta 4.05M/req)	0	Eliminadas

Informe de Optimización SQLGrowStack SaaS — Dashboard Performance

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