Uma coisa que aprendi ao longo dos anos é que, não importa o quão aprimorada seja a lógica do seu aplicativo, o desempenho do banco de dados acabará por determinar o sucesso ou fracasso da experiência do usuário. Trabalhando com o InterSystems IRIS, recentemente vivenciei isso em primeira mão. Um de nossos clientes estava construindo um painel de relatórios que funcionava perfeitamente durante os testes, mas assim que o conjunto de dados de produção cresceu para milhões, os tempos de resposta ficaram extremamente lentos.

À primeira vista, parecia um problema de hardware. Os servidores estavam sobrecarregados, o uso de memória aumentou e todos estavam convencidos de que precisavam aumentar a infraestrutura. No entanto, uma análise mais aprofundada do IRIS revelou uma história diferente. O verdadeiro problema não era o hardware — eram os planos de execução do SQL.

Aqui está a abordagem prática que adotei, passo a passo:

Passo 1: Verificar as Ferramentas de Desempenho SQL

O IRIS vem com um monitor de desempenho SQL muito útil. Executar as consultas problemáticas por meio dele me mostrou exatamente o que estava acontecendo: consultas nas tabelas inteiras em cada solicitação. Assim que vi o plano, ficou claro que o otimizador não tinha as opções certas disponíveis.

Passo 2: Reavaliar a Estratégia de Indexação

Tínhamos índices no lugar, mas não para a forma como as consultas foram realmente escritas. Por exemplo, o painel filtrava intensamente um campo de data, mas não havia um índice nessa coluna. Assim que criei um índice ali, o tempo de execução caiu de segundos para menos de 200 milissegundos. Essa única mudança fez uma diferença drástica.

Passo 3: Reescrever Algumas Consultas

Nem toda correção era sobre índices. Algumas consultas foram estruturadas de maneiras que impediram o otimizador de fazer seu melhor trabalho. Substituir algumas subconsultas por junções e simplificar condições redundantes deu ao IRIS mais flexibilidade para escolher caminhos eficientes. Foram pequenas mudanças no código, mas desbloquearam grandes melhorias.

Passo 4: Testar em Escala, Não Apenas em Ambiente de Desenvolvimento

Uma das armadilhas que vejo com frequência — e na qual eu mesmo caí aqui — é testar apenas com pequenos conjuntos de dados. Uma consulta que funciona rapidamente com 100 linhas pode se comportar de maneira muito diferente com 10 milhões. Após o ajuste, certifiquei-me de fazer testes de estresse nas consultas com volumes de dados semelhantes aos de produção. Isso deu a confiança de que as melhorias se manteriam ao longo do tempo.

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Ao final desse processo, o painel de controle passou de lento para ágil, sem tocar no hardware. Para mim, a grande lição foi que o InterSystems IRIS já possui as ferramentas que você precisa para diagnosticar e resolver esses gargalos — você só precisa usá-las.

Se você está desenvolvendo com o IRIS, meu conselho é simples: inclua o monitoramento de desempenho como parte de seu fluxo de trabalho desde o início. Não espere até que os usuários reclamem. O SQL Performance Monitor, combinado com uma estratégia de indexação cuidadosa e um bom design de consultas, pode economizar horas (e dores de cabeça) mais tarde.