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Paso a paso con... Rendimiento en Bases de Datos: Diagnóstico y Optimización para DBAs

by Javier Morales Carreras , Loles Ferrandiz Tomás , Angel José Jiménez Gómez
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9798254848554
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Independently Published
  • Publisher Imprint: Independently Published
  • Publication Date:
  • Pages: 388
  • Original Price: GBP 37.69
  • Language: Spanish
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 518 grams
  • BISAC Subject(s): Database Administration & Management

Una consulta que tardaba un segundo de repente tarda un minuto. El sistema se degrada justo despu�s del upgrade. Los picos de latencia aparecen y desaparecen sin causa aparente. El motor ignora un �ndice que existe y est� en perfecto estado.

Si administras bases de datos, reconoces estas situaciones. Y sabes que la diferencia entre resolverlas en diez minutos o en tres horas no est� en el nivel de experiencia: est� en el m�todo.

Rendimiento en Bases de Datos es la gu�a pr�ctica que le faltaba al DBA hispanohablante. No es un manual acad�mico ni un cat�logo de comandos: es un sistema de razonamiento para diagnosticar y resolver problemas de rendimiento de forma sistem�tica, escrito por un profesional con a�os de experiencia real en producci�n.

Cubre los cinco motores m�s extendidos en el mercado hispanohablante - Oracle, PostgreSQL, MySQL, MariaDB y SQL Server - con un enfoque comparativo que ning�n libro de un solo motor puede ofrecer: los mismos conceptos, las mismas herramientas, las mismas se�ales de alarma, en los cinco entornos que realmente encuentras en las empresas.

Aprender�s a leer un plan de ejecuci�n en cualquier motor y entender qu� te est� diciendo el optimizador. A diagnosticar por qu� las estad�sticas generan planes incorrectos. A identificar el recurso bajo presi�n antes de tocar nada. A gestionar los cambios de planes tras un upgrade sin que el lunes siguiente se convierta en una crisis. Y a proteger tus datos con la honestidad de quien ha aprendido que un backup que no se prueba no es un backup.

Casos reales documentados - Uber 2016, Notion, Stack Overflow, y una regresi�n de planes de ejecuci�n en producci�n - cierran el libro aplicando todo lo aprendido a situaciones de complejidad real.

Para DBAs con experiencia que quieren dejar de adivinar y empezar a diagnosticar.

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