Escribe SQL de alta calidad en IBM i: Buenas prácticas que mejoran el rendimiento

No todo SQL bien escrito es SQL eficiente. En entornos IBM i, donde el rendimiento es clave, aplicar buenas prácticas de escritura puede marcar una gran diferencia. La calidad del SQL no solo se mide por su corrección, sino también por su eficiencia. Un SQL bien optimizado puede reducir tiempos de respuesta y carga del sistema, lo que es crucial en entornos de producción. En este artículo, exploraremos las mejores prácticas para escribir SQL de alta calidad en IBM i, centrándonos en cómo optimizar consultas y evitar errores comunes que pueden afectar el rendimiento.

¿Por qué es importante la calidad del SQL?

La calidad del SQL es fundamental por varias razones:

• Rendimiento: Un SQL bien optimizado puede reducir significativamente el tiempo de ejecución de las consultas, lo que reduce la carga en el sistema.
• Mantenibilidad: Un código SQL claro y bien estructurado es más fácil de entender y mantener, lo que reduce el riesgo de errores en el futuro.
• Escalabilidad: A medida que las bases de datos crecen, un SQL eficiente puede manejar volúmenes de datos más grandes sin degradar el rendimiento.
• Costos: Un SQL optimizado puede reducir el uso de recursos, lo que a su vez puede disminuir los costos operativos asociados con el procesamiento de datos.
• Experiencia del usuario: Un SQL eficiente puede mejorar la experiencia del usuario al reducir los tiempos de espera para obtener resultados.
• Prevención de bloqueos: Un SQL bien diseñado puede minimizar el riesgo de bloqueos y contention en la base de datos, lo que mejora la disponibilidad del sistema.

Lo que sí: Buenas prácticas

1. Usa CTEs (Common Table Expressions)

Las CTEs son una forma efectiva de estructurar consultas complejas y mejorar la legibilidad del código. Permiten dividir una consulta en partes más manejables y reutilizables.

WITH ClientesActivos AS (
  SELECT * FROM CLIENTES WHERE ESTADO = 'ACTIVO'
)
SELECT * FROM ClientesActivos WHERE CIUDAD = 'SAN JOSÉ';

2. Filtra lo más pronto posible

Evita usar HAVING en lugar de WHERE cuando sea posible. Esto puede reducir la cantidad de datos procesados y mejorar el rendimiento.

3. Usa índices compuestos inteligentemente

Considera el orden de las columnas para maximizar eficiencia. Por ejemplo, si tienes un índice en (CIUDAD, ESTADO), y consultas por CIUDAD y ESTADO, asegúrate de que el orden de las columnas en el índice sea el mismo que el de la consulta.

SELECT * FROM CLIENTES WHERE CIUDAD = 'SAN JOSÉ' AND ESTADO = 'ACTIVO';

4. Prefiere EXISTS sobre IN en subconsultas grandes

Cuando trabajes con subconsultas grandes, EXISTS suele ser más eficiente que IN, ya que detiene la búsqueda tan pronto como encuentra una coincidencia.

SELECT * FROM PEDIDOS P
WHERE EXISTS (
  SELECT 1 FROM CLIENTES C WHERE C.ID = P.CLIENTE_ID AND C.ESTADO = 'ACTIVO'
);

5. Usa JOIN en lugar de subconsultas

Las uniones (JOIN) suelen ser más eficientes que las subconsultas, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Utiliza INNER JOIN, LEFT JOIN, etc., según sea necesario.

SELECT C.NOMBRE, P.FECHA
FROM CLIENTES C
JOIN PEDIDOS P ON C.ID = P.CLIENTE_ID
WHERE C.ESTADO = 'ACTIVO';

6. Usa LIMIT para paginación

Cuando trabajes con grandes conjuntos de datos, usa LIMIT para paginar los resultados. Esto reduce la cantidad de datos procesados y mejora el rendimiento.

SELECT * FROM CLIENTES
ORDER BY NOMBRE
LIMIT 10 OFFSET 20; -- Paginación: muestra 10 registros a partir del 21

7. Usa CASE para condiciones complejas

El uso de CASE puede simplificar consultas complejas y mejorar la legibilidad del código.

SELECT NOMBRE,
       CASE
           WHEN ESTADO = 'ACTIVO' THEN 'Cliente Activo'
           WHEN ESTADO = 'INACTIVO' THEN 'Cliente Inactivo'
           ELSE 'Estado Desconocido'
       END AS ESTADO_CLIENTE
FROM CLIENTES;

8. Usa COALESCE para manejar valores nulos

El uso de COALESCE puede ayudarte a manejar valores nulos de manera más eficiente y legible.

SELECT NOMBRE, COALESCE(TELEFONO, 'No disponible') AS TELEFONO
FROM CLIENTES;

Lo que no: Malas prácticas

1. Evita el SELECT *

El uso de SELECT * puede traer más datos de los necesarios, lo que afecta el rendimiento y la legibilidad del código. Es mejor especificar solo las columnas que realmente necesitas.

-- Mal
SELECT * FROM CLIENTES;

-- Bien
SELECT NOMBRE, CIUDAD FROM CLIENTES;

2. Subconsultas correlacionadas

Evítalas si puedes usar JOIN o EXISTS. Las subconsultas correlacionadas pueden ser ineficientes, ya que se ejecutan para cada fila de la consulta externa.

-- Mal
SELECT * FROM CLIENTES C
WHERE C.ID IN (
  SELECT P.CLIENTE_ID FROM PEDIDOS P WHERE P.FECHA > '2024-01-01'
);
-- Bien
SELECT C.* FROM CLIENTES C
JOIN PEDIDOS P ON C.ID = P.CLIENTE_ID
WHERE P.FECHA > '2024-01-01';

3. Funciones sobre columnas indexadas

Evita aplicar funciones a columnas indexadas en la cláusula WHERE, ya que esto puede desactivar el uso del índice. Evita esto:

-- Mal
SELECT * FROM CLIENTES WHERE UPPER(CIUDAD) = 'SAN JOSÉ';

Usa esto:

-- Bien
SELECT * FROM CLIENTES WHERE CIUDAD = 'SAN JOSÉ';

4. Uso innecesario de UNION

Prefiere UNION ALL si no necesitas eliminar duplicados. UNION implica un costo adicional para eliminar duplicados, mientras que UNION ALL no lo hace.

-- Mal
SELECT NOMBRE FROM CLIENTES
UNION
SELECT NOMBRE FROM PROVEEDORES;
-- Bien
SELECT NOMBRE FROM CLIENTES
UNION ALL
SELECT NOMBRE FROM PROVEEDORES;

5. Evita el uso de funciones en condiciones de unión

Evita usar funciones en condiciones de unión, ya que esto puede afectar el rendimiento. En su lugar, usa condiciones directas.

-- Mal
SELECT * FROM CLIENTES C
JOIN PEDIDOS P ON C.ID = P.CLIENTE_ID
WHERE YEAR(P.FECHA) = 2024;
-- Bien
SELECT * FROM CLIENTES C
JOIN PEDIDOS P ON C.ID = P.CLIENTE_ID
WHERE P.FECHA BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

Ejemplo antes y después

Ejemplo de cómo una consulta puede ser optimizada:

-- Mal
SELECT * FROM VENTAS WHERE YEAR(FECHA) = 2024;

-- Bien
SELECT numeroVenta, detalleVenta FROM VENTAS
WHERE FECHA BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

Como puedes ver, el uso de BETWEEN es más claro y eficiente que usar YEAR(), ya que evita el uso de funciones en la cláusula WHERE, lo que permite el uso de índices. Y además, especifica las columnas que realmente necesitas, lo que mejora la legibilidad y el rendimiento.

Herramientas recomendadas

• Visual Explain
• Index Advisor
• QSYS2.PLAN_CACHE_EVENT

Conclusión

La eficiencia del SQL no depende solo de que no haya errores, sino de que esté optimizado para el entorno. Aplica estas prácticas y notarás la diferencia en tiempos de respuesta y carga del sistema. Recuerda que la optimización del SQL es un proceso continuo. Siempre busca mejorar y ajustar tus consultas según las necesidades cambiantes de tu entorno y tus datos, y no dudes en utilizar herramientas como Visual Explain para analizar y optimizar tus consultas.