Escala a 300K+ registros diarios: cómo manejamos el procesamiento de datos en volumen alto con Lumen y MySQL

En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, nos enfrentamos al desafío de procesar más de 300000 registros diarios con picos de 100 operaciones de entrada y salida por segundo sin sacrificar latencia ni aumentar el consumo de memoria. Aquí relato cómo transformamos una aplicación Lumen en una máquina eficiente de procesamiento de datos usando principios sencillos y tecnologías probadas, manteniendo el foco en soluciones de software a medida y servicios escalables en la nube.

El reto consistía en generar reportes complejos y exportaciones masivas manteniendo tiempos de respuesta por debajo de 200 ms y uso de memoria controlado. En entornos así, las operaciones CRUD estándar no bastan, por lo que optamos por optimizaciones a nivel de esquema, consultas, procesamiento por streaming y diseño de cola de tareas.

Optimización del esquema de base de datos: aprovechamos columnas JSON junto con columnas virtuales generadas para campos consultados frecuentemente. Esto nos permitió mantener una estructura flexible sin desnormalizar y a la vez crear índices que aceleran las consultas críticas, evitando joins costosos. Implementamos índices compuestos que reflejaban los patrones de consulta más comunes y redujeron drásticamente el coste de CPU en horas pico.

Patrones de consulta y agregación: evitamos problemas del tipo N más 1 realizando agregaciones en la base de datos en lugar de cargar relaciones completas. Agregados por rama, estado y periodos se calcularon con sentencias agrupadas que devuelven los resúmenes necesarios para los reportes complejos sin sobrecargar la aplicación.

Procesamiento con generadores PHP: para datasets enormes implementamos generadores que procesan registros por streaming y mantienen el uso de memoria constante. La combinación de consultas paginadas perezosamente y generators permite procesar millones de filas sin superar límites razonables de memoria, ideal para exportaciones CSV y ETL internos.

Exportaciones y streaming eficientes: creamos un sistema de generación de CSV que escribe en un archivo temporal y sube por streaming al almacenamiento, manteniendo el consumo de memoria por debajo de 50 MB incluso para exportaciones de 100000 filas. Este enfoque evita cargar todo el dataset en memoria y encaja perfectamente con servicios cloud y buckets remotos.

Procesamiento en background con chunking inteligente: para operaciones que requieren tiempo, usamos colas de trabajo y segmentamos el dataset en bloques. Cada tarea procesa un chunk y, en caso de acercarse a límites de tiempo, reencola el trabajo restante. Esto previene timeouts, fugas de memoria y permite un control fino sobre la paralelización.

Caching con invalidación inteligente: aplicamos caching con TTL adaptativo. Datos del día se guardan con TTL corto y datos históricos con TTL largo, consiguiendo balance entre frescura y reducción de carga en la base de datos. Claves cacheadas se generan a partir de los filtros para asegurar coherencia entre consultas.

Resultados operativos: antes de optimizar, exportaciones grandes consumían más de 500 MB y tardaban más de 5 minutos en 100K registros, con CPU de base de datos por encima del 80 por ciento en picos. Después de aplicar las mejoras reportamos uso de memoria menor de 50 MB de forma consistente, exportaciones de 100K registros en aproximadamente 30 segundos, CPU de base de datos por debajo del 30 por ciento en picos y tiempos de respuesta por debajo de 200 ms en la mayoría de consultas.

Lecciones clave: columnas JSON con índices virtuales permiten flexibilidad y rendimiento; un buen diseño de índices es crítico para operaciones en volumen; generators y streaming evitan sobrecargar la memoria; chunking y colas previenen timeouts; y la simplicidad en la arquitectura suele ganar frente a soluciones exóticas. En Q2BSTUDIO aplicamos estas ideas dentro de proyectos de aplicaciones a medida y software a medida, integrando cuando conviene servicios en la nube para escalabilidad.

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