SQL Performance Lab
En desarrollo
Contexto
Proyecto en desarrollo para estudiar cómo se diagnostican y optimizan consultas MySQL con EXPLAIN ANALYZE. SQL es el centro del análisis y los datos son sintéticos.
Problema
Una optimización SQL debe poder observarse, medirse y explicarse junto con el costo o la limitación que introduce. Una recomendación aislada no basta.
Objetivo
Estoy definiendo un laboratorio reproducible de escenarios SQL y herramientas auxiliares para documentar el diagnóstico, las comparaciones y sus límites.
Decisiones técnicas
- Mantener MySQL y SQL en el centro del análisis.
- Usar EXPLAIN ANALYZE, índices y datos sintéticos para comparar variantes.
- Usar .NET y C# como herramientas auxiliares para conexión, generación, validación y captura.
- Conservar el contexto de cada medición para no presentar un resultado como universal.
Alcance del MVP
- El MVP contempla un runner local, escenarios SQL, generación reproducible y comparaciones.
- La presentación y cualquier interfaz adicional quedan fuera del alcance de este laboratorio.
Enfoque
El flujo previsto conecta problema, consulta baseline, EXPLAIN ANALYZE, diagnóstico, cambio de índice o consulta, nueva medición y trade-off documentado.
Estado actual
El proyecto sigue en desarrollo. Las capacidades planificadas no se presentan como funcionalidades terminadas.
Límites
- El proyecto sigue en desarrollo; esta página no afirma que exista una presentación terminada.
- Las mediciones dependen del hardware, la versión de MySQL y el dataset utilizado.
- Una API, dashboards y una aplicación web operativa están fuera del alcance indicado.
Estado actual
En desarrollo. El repositorio documenta el objetivo y el enfoque del laboratorio; cada medición debe leerse junto con su escenario y configuración.
Qué demostrará
- Una optimización es más útil cuando deja visibles el problema, el plan, la medición y el trade-off.
- SQL debe seguir siendo legible y revisable aunque haya herramientas alrededor.
Tecnologías
- MySQL
- SQL
- EXPLAIN ANALYZE
- .NET
- C#