{"id":72200,"date":"2023-12-05T13:20:20","date_gmt":"2023-12-05T12:20:20","guid":{"rendered":"https:\/\/kinqsta.com\/es\/?p=72200&#038;preview=true&#038;preview_id=72200"},"modified":"2023-12-18T17:48:11","modified_gmt":"2023-12-18T16:48:11","slug":"optimizacion-de-consultas-de-active-record","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinqsta.com\/es\/blog\/optimizacion-de-consultas-de-active-record\/","title":{"rendered":"Consejos para Optimizar las Consultas de Active Record: Aumenta el Rendimiento de tu Aplicaci\u00f3n Ruby on Rails"},"content":{"rendered":"<p>Como desarrollador de Ruby on Rails, es importante comprender la optimizaci\u00f3n de las consultas a bases de datos para mejorar el rendimiento y la experiencia del usuario. <a href=\"https:\/\/guides.rubyonrails.org\/active_record_basics.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Active Record<\/a>, la herramienta ORM <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Object%E2%80%93relational_mapping\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">(Object-Relational Mapping<\/a>, Mapeo Objeto-Relacional) de Rails, ofrece potentes funciones para consultar bases de datos de forma eficiente.<\/p>\n<p>La optimizaci\u00f3n de consultas es un tema complejo, sobre el que se han escrito muchos libros. Aqu\u00ed exploraremos algunas t\u00e9cnicas y consejos para optimizar tus consultas a Active Record y aumentar la velocidad y capacidad de respuesta de tu aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<div><\/div><kinsta-auto-toc heading=\"Table of Contents\" exclude=\"last\" list-style=\"arrow\" selector=\"h2\" count-number=\"-1\"><\/kinsta-auto-toc>\n<h2>Utiliza la Recuperaci\u00f3n Selectiva de Columnas<\/h2>\n<p>Una de las formas m\u00e1s eficaces de optimizar las consultas a Active Record es recuperar s\u00f3lo las columnas necesarias de la base de datos. Especificando las columnas exactas que necesitas, minimizas los datos transferidos entre la base de datos y tu <a href=\"https:\/\/kinqsta.com\/es\/blog\/ruby-on-rails-aplicaciones\/\">aplicaci\u00f3n Ruby on Rails<\/a>. Por ejemplo, si s\u00f3lo quisi\u00e9ramos utilizar nombres de la base de datos:<\/p>\n<pre><code class=\"language-ruby\"># Unoptimized Practice: Retrieving all columns\nUser.all\n\n# Optimized Practice: Selecting specific columns\nUser.select(:id, :name)<\/code><\/pre>\n<h2>Emplea Eager Loading<\/h2>\n<p>Eager loading ayuda a reducir el n\u00famero de consultas a la base de datos cargando los registros asociados por adelantado. Al precargar las asociaciones, evitas la <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=ktZLpjCanvg&#038;t=267s\">consulta <strong>N+1<\/strong><\/a> en el que se ejecutan consultas adicionales para cada registro asociado. A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo del problema de la consulta <strong>N+1<\/strong>, y luego se presenta una t\u00e9cnica alternativa llamada <a href=\"https:\/\/blog.appsignal.com\/2018\/04\/03\/russian-doll-caching-in-rails.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Cach\u00e9 de Mu\u00f1ecas Rusas <\/a>(Russian Doll Caching).<\/p>\n<pre><code class=\"language-ruby\"># N+1 query problem\nusers = User.all\nusers.each { |user| puts user.posts.count }  # Executes one query for users and N queries for posts (N = number of users)<\/code><\/pre>\n<p>En el ejemplo anterior, obtenemos todos los usuarios y luego iteramos sobre cada usuario para recuperar el recuento de sus publicaciones asociadas. Esto hace que se ejecuten <strong>N<\/strong> consultas adicionales, lo que provoca una degradaci\u00f3n del rendimiento.<\/p>\n<p>Para superar este problema, podemos emplear eager loading con el m\u00e9todo <code>includes<\/code>, como se muestra a continuaci\u00f3n:<\/p>\n<pre><code class=\"language-ruby\"># Eager loading solution\nusers = User.includes(:posts).all\nusers.each { |user| puts user.posts.count }  # Executes two queries: one for users and one for posts (regardless of user count)<\/code><\/pre>\n<p>Utilizando <code>includes(:posts)<\/code>, cargamos las entradas asociadas de todos los usuarios en s\u00f3lo dos consultas. El m\u00e9todo <code>includes<\/code> precarga eficazmente los datos de asociaci\u00f3n, eliminando la necesidad de consultas adicionales y mejorando significativamente el rendimiento.<\/p>\n<h3>T\u00e9cnica Alternativa: Russian Doll Caching (Cach\u00e9 de Mu\u00f1eca Rusa)<\/h3>\n<p>Adem\u00e1s del eager loading, una t\u00e9cnica alternativa para optimizar las consultas a la base de datos es el <a href=\"https:\/\/kinqsta.com\/es\/blog\/cache-rails\/#russian-doll-caching-in-ruby-on-rails\">Russian Doll Caching<\/a>. Esta t\u00e9cnica consiste en almacenar en cach\u00e9 estructuras de datos jer\u00e1rquicas y sus asociaciones, lo que permite una recuperaci\u00f3n eficaz sin consultas redundantes.<\/p>\n<p>Consideremos un ejemplo en el que recuperamos una lista de entradas de blog y sus comentarios asociados:<\/p>\n<pre><code class=\"language-ruby\"># Without caching (N+1 query problem)\n@posts = Post.all\n@posts.each do |post|\n  @comments = post.comments\n  # Perform actions with comments\nend<\/code><\/pre>\n<p>En el c\u00f3digo anterior, cada iteraci\u00f3n del bucle desencadena una consulta para obtener los comentarios de cada entrada, lo que da lugar a <strong>N<\/strong> consultas adicionales.<\/p>\n<p>Para implementar el almacenamiento en Russian Doll Caching, podemos utilizar un enfoque de almacenamiento en cach\u00e9 como el <a href=\"https:\/\/kinqsta.com\/es\/blog\/cache-rails\/#fragment-caching-in-ruby-on-rails\">almacenamiento en cach\u00e9 de fragmentos<\/a>. Al almacenar en cach\u00e9 la vista completa o parcial, incluidos los registros asociados, podemos evitar consultas redundantes. Aqu\u00ed tienes un ejemplo:<\/p>\n<pre><code class=\"language-ruby\"># With Russian Doll Caching\n&lt;% cache @posts do %&gt;\n  &lt;% @posts.each do |post| %&gt;\n    &lt;% cache post do %&gt;\n      &lt;%= post.title %&gt;\n      &lt;% post.comments.each do |comment| %&gt;\n        &lt;%= comment.content %&gt;\n      &lt;% end %&gt;\n    &lt;% end %&gt;\n  &lt;% end %&gt;\n&lt;% end %&gt;<\/code><\/pre>\n<p>En esta implementaci\u00f3n, almacenamos en cach\u00e9 el objeto <code>@posts<\/code> y cada entrada individual utilizando el ayudante <code>cache<\/code>. Al renderizar la vista o parcial, Rails comprueba la cach\u00e9 antes de ejecutar cualquier c\u00f3digo, eliminando la necesidad de consultas adicionales.<\/p>\n<p>Implementando Russian Doll Caching, puedes optimizar el rendimiento minimizando las consultas a la base de datos y recuperando eficientemente las estructuras de datos jer\u00e1rquicas y sus asociaciones.<\/p>\n<p>Eager loading es una potente t\u00e9cnica para evitar el problema de la consulta <strong>N+1<\/strong> mediante la precarga de asociaciones. Adem\u00e1s, el Almacenamiento en Cach\u00e9 Russian Doll proporciona un enfoque alternativo para optimizar las consultas a la base de datos almacenando en cach\u00e9 las estructuras jer\u00e1rquicas de datos y sus asociaciones.<\/p>\n<p>Empleando estas t\u00e9cnicas, puedes aumentar el rendimiento y la capacidad de respuesta de tus aplicaciones Ruby on Rails. Elige el enfoque que mejor se adapte a las necesidades y complejidades de tu aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/kinqsta.com\/es\/blog\/ruby-on-rails-aplicaciones\/\">Existen gemas<\/a> que te ayudar\u00e1n a identificar las consultas <strong>N+1<\/strong> mientras desarrollas tu aplicaci\u00f3n. Gemas como <a href=\"https:\/\/github.com\/flyerhzm\/bullet\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Bullet<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/MiniProfiler\/rack-mini-profiler\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Rack Mini Profiler<\/a> y <a href=\"https:\/\/github.com\/charkost\/prosopite\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Prosopite<\/a> son algunos ejemplos que merece la pena probar en tu proyecto.<\/p>\n<h2>Utiliza la Indexaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Los \u00edndices mejoran el rendimiento de las consultas al permitir que la base de datos localice los registros m\u00e1s r\u00e1pidamente. En Active Record, puedes a\u00f1adir \u00edndices al esquema de tu base de datos, sobre todo en las columnas que se utilizan con frecuencia en las consultas. Por ejemplo<\/p>\n<pre><code class=\"language-ruby\"># Add index to improve performance\nadd_index :users, :email<\/code><\/pre>\n<p>Adem\u00e1s, hay gemas que pueden ayudarte a identificar d\u00f3nde deber\u00edas a\u00f1adir \u00edndices, como las gemas <a href=\"https:\/\/github.com\/plentz\/lol_dba\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">lol_dba<\/a> o <a href=\"https:\/\/github.com\/djezzzl\/database_consistency#missingindexchecker\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">database_consistency<\/a>.<\/p>\n<h2>Optimiza las Consultas a la Base de Datos con Condiciones<\/h2>\n<p>Cuando construyas consultas, considera la posibilidad de utilizar caracter\u00edsticas espec\u00edficas de la base de datos para las condiciones, con el fin de evitar la recuperaci\u00f3n innecesaria de datos. Active Record proporciona varios m\u00e9todos para optimizar las condiciones de consulta, como <code>where<\/code>, <code>limit<\/code>, <code>offset<\/code> y <code>order<\/code>. Aqu\u00ed tienes un ejemplo:<\/p>\n<pre><code class=\"language-ruby\"># Unoptimized query\nusers = User.all\nusers.select { |user| user.age &gt; 18 && user.age &lt; 25 }\n\n# Optimized query\nusers = User.where(age: 19..24).all<\/code><\/pre>\n<h2>Procesamiento por Lotes para Grandes Conjuntos de Datos<\/h2>\n<p>Trabajar con grandes conjuntos de datos puede afectar al rendimiento debido a las limitaciones de memoria. Considera la posibilidad de utilizar t\u00e9cnicas de procesamiento por lotes para dividir las consultas en trozos m\u00e1s peque\u00f1os, reduciendo as\u00ed el uso de memoria. Este enfoque es especialmente \u00fatil cuando se realizan operaciones como actualizar o eliminar registros.<\/p>\n<p>Sin embargo, es importante utilizar correctamente el procesamiento por lotes para conseguir un rendimiento \u00f3ptimo. Veamos un ejemplo de procesamiento por lotes deficiente y c\u00f3mo puede afectar negativamente a tu aplicaci\u00f3n:<\/p>\n<pre><code class=\"language-ruby\"># Unoptimized Practice: Naive batch processing\nusers = User.all\nusers.each do |user|\n  # Perform operations on user record\nend<\/code><\/pre>\n<p>En el fragmento de c\u00f3digo anterior, obtenemos todos los registros de usuario de la base de datos utilizando <code>User.all<\/code>. Esto puede suponer un importante problema de rendimiento cuando se trata de grandes conjuntos de datos, ya que carga todos los registros en memoria a la vez. Como resultado, la aplicaci\u00f3n puede consumir recursos de memoria excesivos y ralentizarse.<\/p>\n<p>Para solucionar este problema, vamos a refactorizar el c\u00f3digo utilizando un enfoque de procesamiento por lotes m\u00e1s optimizado:<\/p>\n<pre><code class=\"language-ruby\"># Optimized Practice: Batch processing with `find_in_batches`\nUser.find_in_batches(batch_size: 1000) do |users_batch|\n  users_batch.each do |user|\n    # Perform operations on user record\n  end\nend<\/code><\/pre>\n<p>En esta implementaci\u00f3n actualizada, utilizamos el m\u00e9todo <code>find_in_batches<\/code> proporcionado por Active Record. Este m\u00e9todo obtiene registros en lotes m\u00e1s peque\u00f1os, especificados por <code>batch_size<\/code>, reduciendo la huella de memoria. Procesa cada lote de registros dentro de su propio contexto de memoria, lo que mejora enormemente el rendimiento de la aplicaci\u00f3n cuando se trata de grandes conjuntos de datos.<\/p>\n<p>Utilizando <code>find_in_batches<\/code>, puedes procesar eficazmente grandes conjuntos de datos de forma eficiente en memoria. Recuerda ajustar <code>batch_size<\/code> en funci\u00f3n de las necesidades de tu aplicaci\u00f3n y de los recursos disponibles del sistema.<\/p>\n<h2>Resumen<\/h2>\n<p>Optimizar las consultas de Active Record es crucial para mejorar el rendimiento de tus aplicaciones <a href=\"https:\/\/kinqsta.com\/es\/blog\/ruby-vs-ruby-on-rails\/\">Ruby on Rails<\/a>. Siguiendo los consejos descritos en este art\u00edculo \u2014 incluyendo la recuperaci\u00f3n selectiva de columnas, eager loading, la indexaci\u00f3n, la optimizaci\u00f3n de condiciones y el procesamiento por lotes \u2014 puedes mejorar significativamente la velocidad y eficiencia de tus consultas a la base de datos.<\/p>\n<p>Recuerda que afinar tus consultas no s\u00f3lo mejora la experiencia del usuario, sino que tambi\u00e9n reduce la carga de tu servidor de base de datos. Ten en cuenta estas t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n y tu aplicaci\u00f3n Ruby on Rails funcionar\u00e1 sin problemas, incluso con grandes cantidades de datos. \u00a1Feliz programaci\u00f3n!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Como desarrollador de Ruby on Rails, es importante comprender la optimizaci\u00f3n de las consultas a bases de datos para mejorar el rendimiento y la experiencia del &#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":309,"featured_media":72201,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kinsta_gated_content":false,"_kinsta_gated_content_redirect":"","footnotes":""},"tags":[],"topic":[1336],"class_list":["post-72200","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","topic-lenguajes-desarrollo-web"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v24.6 (Yoast SEO v24.6) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Consejos para Optimizar las Consultas de Active Record - 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