Hola comunidad,

Quería compartir mi experiencia trabajando en proyectos con grandes volúmenes de datos. A lo largo de los años, he tenido la oportunidad de manejar enormes cantidades de datos de pacientes, datos de aseguradoras y registros transaccionales mientras trabajaba en la industria hospitalaria. He tenido la oportunidad de crear informes muy extensos que requerían usar lógicas avanzadas para obtener datos de múltiples tablas, cuyos índices no me ayudaban a escribir un código eficiente.

Esto es lo que he aprendido sobre cómo gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Elegir el método de acceso a datos adecuado

Como todos sabemos en esta comunidad, IRIS ofrece múltiples formas de acceder a los datos. Elegir el método correcto dependerá de lo que necesitemos.

• Acceso directo a los Globales: el más rápido para operaciones masivas de lectura/escritura. Por ejemplo, si tengo que recorrer índices y obtener datos de pacientes, puedo iterar sobre los globales para procesar millones de registros. Esto ahorra mucho tiempo.

Set ToDate=+H
Set FromDate=+$H-1 For  Set FromDate=$O(^PatientD("Date",FromDate)) Quit:FromDate>ToDate  Do
. Set PatId="" For  Set PatId=$Order(^PatientD("Date",FromDate,PatID)) Quit:PatId=""  Do
. . Write $Get(^PatientD("Date",FromDate,PatID)),!

• Uso de SQL: útil para requisitos de generación de informes o análisis, aunque más lento para conjuntos de datos muy grandes.

Optimización de operaciones masivas

Procesar millones de registros uno por uno es lento y pesado. Para optimizar, he comprobado que guardar en lotes, usar globales temporales para los pasos intermedios y dividir los trabajos grandes en tareas más pequeñas marca una gran diferencia. Desactivar los índices no esenciales durante las inserciones masivas también acelera el proceso.

Uso de Streams

Para textos largos o cargas en formato XML o JSON, los objetos Stream evitan la sobrecarga de memoria. Trabajar con archivos muy grandes puede consumir mucha memoria si se cargan de una sola vez. Prefiero usar objetos Stream para leer o escribir los datos por partes. Esto mantiene el proceso rápido y eficiente.

Set stream = ##class(%Stream.GlobalCharacter).%New()
Do stream.CopyFromFile("C:\Desktop\HUGEDATA.json")
w "Size: "_stream.Size(),!

Esta será una forma sencilla de manejar los datos de manera segura sin ralentizar el sistema.

Así que eso es todo. Manejar grandes volúmenes de datos no se trata solo de hacer las cosas más rápidas, sino de elegir la forma correcta de acceder, almacenar y mantener el sistema equilibrado de manera inteligente.

Desde la migración de millones de registros de pacientes hasta la creación de API que gestionan conjuntos de datos bastante grandes, estos enfoques han marcado una verdadera diferencia en el rendimiento y la capacidad de mantenimiento.

Si estás trabajando con conceptos similares y quieres intercambiar ideas, no dudes en ponerte en contacto con la autora original de este artículo, @Harshitha. 

¡Muchas gracias!