Prueba y ajusta el esquema y el rendimiento de la aplicación
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El ajuste del rendimiento es un proceso iterativo en el que evalúas métricas como el uso de CPU y la latencia, ajustas tu esquema y tu aplicación para mejorar el rendimiento y vuelves a realizar pruebas.
Por ejemplo, en tu esquema, puedes agregar o cambiar un índice, o bien cambiar una clave primaria. En tu aplicación, puedes agrupar escrituras en lotes, o bien combinar o modificar tus consultas.
En particular, para el tráfico de producción, el ajuste del rendimiento es importante para evitar sorpresas. El ajuste del rendimiento es más eficaz cuanto más se acerca la configuración al rendimiento del tráfico de producción en vivo y a los tamaños de los datos.
Para probar y ajustar el rendimiento de tu esquema y aplicación, sigue estos pasos:
Verifica la coherencia de la base de datos comprobando los flujos básicos.
Realiza pruebas de carga en tu aplicación para verificar que el rendimiento cumpla con tus expectativas. Si necesitas ayuda para identificar y optimizar tus consultas más costosas, consulta Detecta problemas de rendimiento de las consultas con estadísticas de consultas.
En particular, los siguientes factores pueden contribuir a un rendimiento subóptimo de las búsquedas:
Consultas ineficientes: Para obtener información sobre cómo escribir consultas de SQL eficientes, consulta Prácticas recomendadas de SQL.
Diseño de esquema ineficiente: Si el esquema no está bien diseñado, la optimización de consultas no es muy útil. Para obtener más información sobre el diseño de esquemas adecuados, consulta Recomendaciones sobre el diseño del esquema.
Hotspots: Los hotspots en Spanner limitan la capacidad de procesamiento de escritura, en especial para las aplicaciones con un QPS alto. Para identificar hotspots o problemas de diseño de esquemas, consulta las estadísticas de Key Visualizer en la consola de Google Cloud . Para obtener más información sobre cómo evitar los hotspots, consulta Elige una clave primaria para evitar los hotspots.
Si modificas el esquema o los índices, repite las pruebas de coherencia y rendimiento de la base de datos hasta que obtengas resultados satisfactorios.
Para obtener más información sobre cómo ajustar el rendimiento de tu base de datos, comunícate con el equipo de asistencia de Spanner.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-05 (UTC)"],[],[],null,["# Test and tune your schema and application performance\n\nPerformance tuning is an iterative process in which you evaluate metrics like\nCPU utilization and latency, adjust your schema\nand application to improve performance, and test again.\n\nFor example, in your schema, you might add or change an index, or change a\nprimary key. In your application, you might batch writes, or you might merge or\nmodify your queries.\n\nFor production traffic in particular, performance tuning is important to help\navoid surprises. Performance tuning is more effective the closer the setup is to\nlive production traffic throughput and data sizes.\n\nTo test and tune your schema and application performance, follow these steps:\n\n1. Upload a subset of your data into a Spanner database. You can use the [BigQuery reverse ETL workflow](/bigquery/docs/export-to-spanner) to load the sample data. For more information, see [Load sample data](/spanner/docs/load-sample-data).\n2. Point the application to Spanner.\n3. Verify the database consistency by checking for basic flows.\n4. Verify that performance meets your expectations by performing load tests on your application. For help identifying and optimizing your most expensive queries, see [Detect query performance issues with query insights](/spanner/docs/using-query-insights). In particular, the following factors can contribute to suboptimal query performance:\n 1. **Inefficient queries** : For information about writing efficient SQL queries, see [SQL best practices](/spanner/docs/sql-best-practices).\n 2. **High CPU utilization** : For more information, see [Investigate high CPU utilization](/spanner/docs/introspection/investigate-cpu-utilization).\n 3. **Locking** : To reduce bottlenecks caused by transaction locking, see [Identify transactions that might cause high latencies](/spanner/docs/use-lock-and-transaction-insights).\n 4. **Inefficient schema design** : If the schema isn't designed well, query optimization isn't very useful. For more information about designing good schemas, see [Schema design best practices](/spanner/docs/schema-design).\n 5. **Hotspots** : Hotspots in Spanner limit write throughput, especially for high-QPS applications. To identify hotspots or schema design issues, check the [Key\n Visualizer](/spanner/docs/key-visualizer) statistics from the Google Cloud console. For more information about avoiding hotspots, see [Choose a primary key to prevent hotspots](/spanner/docs/schema-design#primary-key-prevent-hotspots).\n5. If you modify schema or indexes, repeat database consistency and performance testing until you achieve satisfactory results.\n\nFor more information about fine-tuning your database performance, contact\n[Spanner support](/spanner/docs/getting-support)."]]
