Consultas rápidas: índices compuestos en MySQL y PostgreSQL
Problema: cuando tus consultas SQL filtran y ordenan por varias columnas, depender de índices individuales de una sola columna suele provocar que el optimizador los ignore o que ejecute un escaneo completo de tabla. En conjuntos de datos grandes esto se traduce en más I O de disco, más CPU y respuestas más lentas.
Ejemplo de consulta típica: SELECT * FROM users WHERE country = US AND age > 30 ORDER BY age
Si solo existen índices individuales sobre country y age, el planificador puede no combinarlos de forma eficiente, analizando muchas más filas de las necesarias.
Solución: crea un índice compuesto que refleje el patrón de la consulta, alineando las cláusulas WHERE y ORDER BY. Por ejemplo: CREATE INDEX idx_users_country_age ON users(country, age). Con esto el motor almacena y recorre los registros ordenados primero por country y luego por age, pudiendo filtrar por country, localizar rápidamente las filas con age > 30 y devolver los resultados ya ordenados por age sin un paso extra de ordenación.
Explicación técnica: en bases de datos relacionales como PostgreSQL, MySQL u Oracle, los índices compuestos funcionan de izquierda a derecha. Es decir, se aprovechan al máximo cuando la consulta filtra por la primera columna del índice y opcionalmente por las siguientes. Un patrón como WHERE country = US AND age > 30 usa el índice de forma óptima. En cambio, un filtro solo por age > 30 no aprovechará bien ese índice, porque age es la segunda columna. Además, si todas las columnas solicitadas están en el índice, el optimizador puede combinar escaneo por índice con escaneo solo de índice, evitando accesos a la tabla y reduciendo la latencia.
Caso real: en un panel de administración de una SaaS, los gestores de producto filtran usuarios por región y por grupo de edad para segmentar campañas o generar informes. Sin índices compuestos, las listas tardan en cargar, las API se vuelven lentas y paginar y ordenar añade carga extra. Con el índice correcto, el filtrado y la ordenación ocurren dentro del árbol del índice, baja la latencia y las API siguen ágiles incluso con tráfico alto.
Consejo extra: antes de crear índices compuestos, analiza tus patrones de consulta más frecuentes. Demasiados índices no usados degradan escrituras e incrementan el almacenamiento. Valida con herramientas del motor: EXPLAIN en PostgreSQL, EXPLAIN ANALYZE en MySQL, y los analizadores de consultas en SQL Server para confirmar que el optimizador usa tus índices.
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