Un desarrollador frontend encontró cuellos de botella de rendimiento al usar Cloudflare Workers y la base de datos D1. Al monitorear el panel D1, examinar las instrucciones de consulta y analizar los recuentos de lectura/escritura de filas, identificó varios problemas clave: consultas únicas lentas, escritura por lotes ineficiente, lecturas de filas innecesarias debido a la inclusión de ID en las operaciones de actualización, exploraciones de tabla completa en consultas de conteo, explosiones de producto cartesiano de uniones de varias tablas e inserciones masivas subóptimas. Las soluciones involucraron el uso de operaciones por lotes D1, la exclusión de ID de las actualizaciones, la implementación de paginación basada en cursor, la división de consultas de unión de varias tablas y la optimización de las instrucciones de inserción masiva. Estas optimizaciones mejoraron drásticamente el rendimiento de la consulta, reduciendo el tiempo de ejecución de 78 ms a 14 ms en algunos casos. La experiencia destaca la importancia del monitoreo continuo, la optimización iterativa y las diferencias cruciales entre los problemas de rendimiento del lado del servidor y del lado del cliente.
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