LeetCode SQL Optimización funciones de ventana vs subconsultas
Quienes practican en LeetCode conocen muy bien el reto 185 Department Top Three Salaries incluido en el Top SQL 50. La plataforma propone dos enfoques correctos para resolverlo y aquí comparamos su comportamiento en escenarios de datos reales con el objetivo de extraer conclusiones prácticas de rendimiento y mantenibilidad.
Comparativa de soluciones oficiales
Solución 1 método tradicional con subconsulta correlacionada. La idea es evaluar fila a fila cuántas personas del mismo departamento tienen un salario mayor que el empleado actual y conservar el registro solo si hay menos de 3 por encima. Funciona, pero implica múltiples evaluaciones y escaneos repetidos sobre la tabla de empleados.
Solución 2 método moderno con funciones de ventana. Se emplea DENSE_RANK con PARTITION BY por departamento y ORDER BY salario de forma descendente para asignar un rango por salario dentro de cada departamento y después se filtran los rangos menores o iguales a 3. Es concisa, fácil de leer y aprovecha optimizaciones del motor.
Prueba de rendimiento con datos de diez mil filas
Entorno de prueba. Se crean 10 departamentos y se insertan 1000 empleados por departamento generando 10000 filas. El conjunto incluye identificadores, nombres y salarios aleatorizados dentro de un rango típico de ejemplo. Con este volumen ya se aprecian diferencias sustanciales entre ambos enfoques.
Resultados. La consulta con DENSE_RANK se ejecutó en milisegundos, mientras que la versión con subconsulta correlacionada tardó más de 5 segundos. Esta brecha es inaceptable en sistemas de producción sensibles a la latencia o con alta concurrencia, y se agrava conforme crece el volumen de datos.
Por qué usar funciones de ventana en MySQL 8 en adelante
- Evitan escaneos y cálculos repetidos. Los patrones con subconsultas tienden a recalcular y a leer varias veces la misma información. Las funciones de ventana realizan los cálculos analíticos en un solo paso lógico.
- Reducen resultados intermedios y tablas temporales. Menos materialización se traduce en menor uso de memoria y disco, y en planes de ejecución más estables.
- Reutilizan cómputo por partición y orden. Bajo las mismas condiciones de PARTITION BY y ORDER BY, el motor puede compartir resultados y minimizar trabajo redundante.
SQLFLASH y la optimización automática
Herramientas de asistencia a SQL como SQLFLASH demuestran que, aunque haya variantes de sintaxis, el resultado es consistente y la versión con funciones de ventana suele ganar en claridad y velocidad. En contextos de inteligencia de negocio y analítica avanzada, esta clase de optimizaciones marca la diferencia.
Buenas prácticas adicionales
- Asegura índices adecuados en columnas de partición y filtrado como departmentId y salary para favorecer el plan de ejecución.
- Prefiere DENSE_RANK cuando necesites top N por grupos con salarios repetidos. Si lo que buscas es posiciones estrictas sin empates, RANK u otras funciones pueden encajar mejor.
- Valida con datos realistas. La prueba con 10000 filas muestra la diferencia, pero en tablas con millones el impacto es mucho mayor.
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Resumen y recomendaciones
1 Prioriza funciones de ventana siempre que tu motor las soporte. En MySQL 8 en adelante y en la mayoría de sistemas modernos son la opción superior para top N por partición, rankings, acumulados y comparativas entre filas.
2 La versión con DENSE_RANK ofrece claridad, mantenibilidad y mejoras de tiempo de ejecución medibles frente a subconsultas correlacionadas.
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